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基于ARMA的混合卷烟销售预测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个基于ARMA(autoregressive moving average model,自回归滑动平均模型)的混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测。该模型首先基于ARMA建立月预测模型;再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值;最后通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量。实验结果证明该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化。 相似文献
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研究卷烟销售预测准确问题,卷烟销售量具有季节性和周期性动态变化规律,并受经济、人口等因素的影响,使系统存在明显的非线性特征,波动范围比较大,传统线性预测模型难以准确预测。为了提高卷销售预测精度,提出一种能够反映卷烟销售量变化规律的Elman神经网络的卷烟销售预测模型。首先采用逐步拓阶方法确定卷烟销售量的最佳滞后阶数,然后利用最佳滞后阶数最对卷烟销售数据进行重组,并输入Elman神经网络学习,利用Elman神经网络的动态和反馈特点对卷烟销售量进行预测。将建立的模型应用于云南某烟草公司某种卷烟销售的预测,结果表明,Elman神经网络模型有效提高了卷烟销售预测精度,降低了预测误差,为烟草行业销售管理预测提供科学依据。 相似文献
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为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法(MCS)优化混合核最小二支持向量机(LSSVM)的卷烟销售量预测模型(MCS-LSSVM)。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。 相似文献
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在研究数据挖掘预测算法时间序列AR模型的基础上,提出了将影响销售预测的因素与时间序列预测结合在一起的BP神经网络销售预测模型,该模型通过数据仓库获取销售历史数据.实例验证表明:BP神经网络销售预测模型比时闻序列AR销售预测模型精度高. 相似文献
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中国烟草行业具有行政上的垄断性和生产上的计划性,有别于其它行业.做好卷烟销量的预测,是当前烟草行业工业生产环节与商业环节协同平滑进展的前提.鉴于此,提出基于趋势比率的卷烟预测模型,对该预测模型设计了相应的算法,最后以实际数据为例验证了趋势比率模型预测方法的有效性和实用性. 相似文献
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以可视化程序设计语言为开发平台,提出了一种基于求和自回归滑动平均模型(ARIMA)的销售状况动态预测系统设计方案,介绍了系统的组成和程序设计的思想.该系统具有销售数据库维护、更新、查询和销售状况预测两大功能模块,并且将销售数据库与预测模型建立了关联,从而实现了根据销售数据库的实时数据对预测模型进行动态更新,达到了较好的预测精度.在实际生产中的应用结果表明:该系统操作简单,方便实用,取得了较好的效果. . 相似文献