基于多指标的 BP 神经网络产品进退模型设计

来源：计算机技术与发展杂志2021年第12期北京时间：

作者：李璐;何利力

摘要：在大数据背景下,企业管理思维和营销思维发生转变,企业为促进自身发展,重视产品进退与市场营销结合带来的影响,若能准确地把握产品在市场上的投放或退出,有助于提高企业整体营销思想,能够为企业带来良好的经济效益,但产品进退与市场营销的结合蕴含着潜在的市场风险,因此在企业产品管理中还需讲究一定的科学策略。 基于此背景,该文主要针对如何运用产品进退将企业管理与市场营销相结合,根据影响产品进退的多维指标:上柜率、再购率、同价类销量比、商业存销比、订足率、销售年限、是否进入衰退期,提出在大数据环境下多维指标结合改进 BP 神经网络与 AHP 分析算法,建立市场产品进退预测模型,判断市场是否接收产品的投放或退出,并与 BP 神经网络模型、SVM 模型进行对比。实验表明,结合多维指标的改进 BP 神经网络预测模型的精度明显优于其他两类,为大数据下产品进退预测提供了方法。

关键词：产品进退;多维指标;BP 神经网络;AHP 层次分析法;大数据