基于神经网络模型“拍照赚钱”的定价方案研究

李海阔1; 曾小杰2

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基于神经网络模型“拍照赚钱”的定价方案研究

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基于拍照赚钱的定价问题,先预处理获得的数据信息,进行坐标与距离的换算。基于处理后的信息数据,分析会员信息和任务数据,优选出任务与会员最短距离、任务与任务最短距离、会员密度、平均预定限额、平均预定时间5个因素指标,以此为基础建立5×24×1的任务定价的BP神经网络模型,并随机选取800个任务数据进行训练,平均拟合误差为1.65%.同时,运用训练后的神经网络预测定价,预测值与实际定价误差为6.42%.这说明,通过模型能够设计出较好的定价方案。

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来源
《科技与创新》 |2018年第6期|P.36-38|共3页
作者
李海阔1; 曾小杰2;
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作者单位

[1]西南石油大学理学院,四川成都610500;

[2]西南石油大学机电工程学院,四川成都610500;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类风能发电;
关键词
拍照赚钱; 因素指标; BP神经网络; 定价方案;

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