[发明专利]一种基于灰色神经网络模型的产品区域定价方法在审
| 申请号： | 201810094229.4 | 申请日： | 2018-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN108230043A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 刘冲;杨翠 | 申请（专利权）人： | 安庆师范大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥市长远专利代理事务所(普通合伙) 34119 | 代理人： | 段晓微;叶美琴 |
| 地址： | 246000 安徽省安庆市宜*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于灰色神经网络模型的产品区域定价方法，包括：获取历年居民消费指数数据和历年产品区域价格指数；对历年产品区域价格指数进行区间均值化处理，得到均值化物价指数；对历年居民消费指数数据进行最佳平移变换，并与连续的灰色模型进行数据拟合，构造连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型；获取居民消费指数训练数据，通过连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型与均值化物价指数对居民消费指数训练数据进行网络训练，建立神经网络模型；通过连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型预测得到下一年居民消费预测指数，并将下一年居民消费预测指数代入神经网络模型，计算得到下一年产品区域价格指数。 | ||
| 搜索关键词： | 消费指数 产品区域 居民 价格指数 灰色神经网络模型 神经网络模型 训练数据 均值化 定价 均值化处理 灰色模型 模型预测 平移变换 数据拟合 网络训练 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于灰色神经网络模型的产品区域定价方法，其特征在于，包括：S1、获取历年居民消费指数数据和历年产品区域价格指数；S2、对历年产品区域价格指数进行区间均值化处理，得到均值化物价指数；S3、对历年居民消费指数数据进行最佳平移变换，并与连续的灰色模型进行数据拟合，构造连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型；S4、获取居民消费指数训练数据，通过连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型与均值化物价指数对居民消费指数训练数据进行网络训练，建立神经网络模型；S5、通过连续的历年居民消费指数GM(1,1)模型预测得到下一年居民消费预测指数，并将下一年居民消费预测指数代入神经网络模型，计算得到下一年产品区域价格指数。
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