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摘要
研究商贸流通业总量数据的变化趋势,对于流通企业经济效益的提高及管理层的经营决策具有重要战略指导意义。本文针对当前商贸流通业总量数据统计方法的缺陷与不足,提出基于BP神经网络的商贸流通业总量数据统计方法研究;构建一种商贸流通总量数据分析模型,并利用BP神经网络强大的数据处理和分析能力,将采集到的海量待处理总量数据分别进行预处理与分割;基于神经元节点建立输入向量与输出向量之间的函数关系,并确定出输入数据向量之间的权重比例关系,之后提取出流通业总量数据的数据流平均值、数据流均方差等关键特征向量,实现对商贸流通业总量数据之间关系的深度挖掘,为流通企业经济效益分析提供强有力的数据支撑。
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单位中国社会科学院研究生院
