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预测某药品的销售趋势,直接影响该药品的生产计划、库存等,故对药品的销售预测具有极其重要的意义.在医药市场营销过程中,影响医药市场销售的因素很多,各地区销售市场诸多因素对销售的影响是十分复杂的,很难用线性和非线性函数来准确描述,获得准确结果.BP网络是神经网络中最为精华的部分,它结构简单,拟合性强,近年来在各个方面得到了广泛的应用.但是标准BP网络学习算法存在与样本的输入顺序有关以及收敛速度慢和易陷入局部极小等弱点.所以在此将共轭梯度算法改进标准BP网络,并应用于深圳某医药公司的烫伤药品的销售预测中,针对该药品销售的特点选择输入变量,同时通过实验确定了最优的网络结构.实例证明该方法能够有效的解决标准BP网络存在的不足,提高预测精度,可以应用于药品销售预测.
本文综合考虑了某药品销售量与各理化因子之间的关系,提出了利用共轭梯度算法改进BP神经网络,将其应用于药品销售预测.通过药品销售实例比较分析表明,用共轭梯度法改进后的BP网络不但提高了药品销售预测的精度,而且极大的缩小了训练次数,缩短了训练时间.因此,将共轭梯度BP算法应用在药品销售预测中是可行的.