預測某藥品的銷售趨勢，直接影響該藥品的生產(chǎn)計劃、庫存等，故對藥品的銷售預測具有極其重要的意義。在醫(yī)藥市場營銷過程中，影響醫(yī)藥市場銷售的因素很多，各地區(qū)銷售市場諸多因素對銷售的影響是十分復雜的，很難用線性和非線性函數(shù)來準確描述，獲得準確結(jié)果。BP網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為精華的部分，它結(jié)構(gòu)簡單，擬合性強，近年來在各個方面得到了廣泛的應用。但是標準BP網(wǎng)絡(luò)學習算法存在與樣本的輸入順序有關(guān)以及收斂速度慢和易陷入局部極小等弱點。所以在此將共軛梯度算法改進標準BP網(wǎng)絡(luò)，并應用于深圳某醫(yī)藥公司的燙傷藥品的銷售預測中，針對該藥品銷售的特點選fLfQ+T1loc+yjubfMM1ZBevHcyjJvHXxqJ6lXukJxvk=擇輸入變量，同時通過實驗確定了最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實例證明該方法能夠有效的解決標準BP網(wǎng)絡(luò)存在的不足，提高預測精度，可以應用于藥品銷售預測。
　　本文綜合考慮了某藥品銷售量與各理化因子之間的關(guān)系，提出了利用共軛梯度算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將其應用于藥品銷售預測。通過藥品銷售實例比較分析表明，用共軛梯度法改進后的BP網(wǎng)絡(luò)不但提高了藥品銷售預測的精度，而且極大的縮小了訓練次數(shù)，縮短了訓練時間。因此，將共軛梯度BP算法應用在藥品銷售預測中是可行的。