[发明专利]基于神经网络的制糖原材料预测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的制糖原材料预测方法，能够准确预测出制糖企业的制糖原材料需求量，包括：S1、将原材料的采购量、消耗量、成品糖销售量以及时间特征作为输入层，基于Elman神经网络构建制糖原材料预测模型；S2、采集制糖企业过去预定时间内的原材料采购量、消耗量、成品糖销售量的历史数据；S3、基于布谷鸟搜索算法并结合历史数据对制糖原材料预测模型进行权值优化；S4、基于预定时间内的节假日数据提取出时间特征，并对制糖原材料预测模型进行时间特征优化；S5、对权值优化和时间特征优化后的结果进行预处理并作为预测模型的输入，训练该预测模型并保存；S6、通过训练后的制糖原材料预测模型预测出下次原材料需求量。

主权项

1.一种基于神经网络的制糖原材料预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、将原材料的采购量、消耗量、成品糖销售量以及时间特征作为输入层、将下次原材料需求量作为输出层，基于Elman神经网络构建制糖原材料预测模型；步骤S2、采集制糖企业过去预定时间内的原材料采购量、消耗量、成品糖销售量的历史数据；步骤S3、基于布谷鸟搜索算法并结合所述历史数据对所述制糖原材料预测模型进行权值优化；步骤S4、基于所述预定时间内的节假日数据提取出所述时间特征，并对所述制糖原材料预测模型进行时间特征优化；步骤S5、对所述步骤S3权值优化和所述步骤S4时间特征优化后的结果进行预处理并作为所述制糖原材料预测模型的输入，训练该制糖原材料预测模型并保存；以及步骤S6、通过训练后的所述制糖原材料预测模型预测出所述下次原材料需求量。