基于数据挖掘的销售预测研究

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.     

基于BP神经网络模型的笔记本电脑销售预测研究

针对笔记本电脑销售的不确定性，利用BP神经网络算法构建模型，采用MATLAB对某店铺的2021年笔记本电脑的销售数据进行了网络训练，通过Pearson相关系数来分析输入层各节点和输出层销售额之间的相关性，确定了访客数UV、收藏数、加购物车次数、客单价和支付转化率等5个输入层节点,销售额为输出层节点。实验证明了构建的BP神经网络模型预测值和实际值误差小，预测准确度高，可为笔记本电脑销售计划安排及库存管理提供依据。     

混合销售预测模型

为提高产品销售预测的准确性,为企业生产决策提供有力的参考依据,建立BP＿Adaboost和计划评审技术PERT混合销售预测模型。将BP神经网络模型与Adaboost算法进行结合,克服单纯使用BP神经网络容易陷入局部极小值的问题;计划评审技术PERT有效利用销售管理人员的经验,在一定程度上实现对销售数据偶然性的预测;将BP＿ Adaboost和计划评审技术PERT组成混合模型进行销售预测。实验结果表明,该模型提高了销售预测的准确性和有效性。     

基于GA-BP神经网络的广州市降雨量预测

BP神经网络模型在预测领域中应用十分广泛,但其在网络学习过程中存在缺陷,结合遗传算法(GA)能够得到改善。历年的降雨量可以视为时间序列问题,本文分别建立BP神经网络和基于GA的BP神经网络对广州市降雨量进行预测,模型测试显示,GA-BP模型的预测效果优于BP模型。最后应用GA-BP神经网络模型对2014年的广州降雨量进行预测,预测结果为1635.1毫米。     

基于IIGA-BP神经网络的钢材销售预测模型

为克服传统BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)在销售预测中,预测精度低、收敛速度慢的缺点.提出了一种基于改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm,IIGA)优化BP神经网络的销售预测模型.改进的免疫遗传算法提出了新的种群初始化方式、抗体浓度的调节机制及自适应交叉算子、变异算子的设计方法,有效的提高了IIGA的收敛能力和寻优能力.并用IIGA优化BPNN的初始权值和阈值,改善网络参数的随机性导致BPNN输出不稳定和易陷入局部极值的缺点.以某钢铁企业的历史销售数据为例进行实证研究,利用Matlab分别构建BP、IGA-BP和IIGA-BP神经网络预测模型进行仿真对比分析.实验证明,IIGA-BP神经网络预测模型较BP神经网络预测模型预测精度提高了23.82％,较IGA-BP神经网络预测模型预测精度提高了22.02％.IIGA-BP神经网络模型对钢材销售预测的泛化性能更好,预测效果更稳定误差基本保持在[0.25,0.25]之间,预测精度大幅度提高,为企业销售预测提供了一种较为有效的方法.     

基于ABC—BP神经网络的用电量预测研究

针对区域用电量的时效性、复杂性和非线性等特点,提出基于人工蜂群算法(ABC)优化BP神经网络(ABC-BP)的区域用电量预测分析模型;以BP神经网络为基础,将往年区域用电量作为用电置的预测样本,采用基于ABC算法对BP神经网络的各个权值和阈值参数进行优化,最后建立模型应用于区域用电量预测系统,为分析区域内经济发展水平、经济走势、产业分布状况及政策实施效果等问题提供有力支持;介绍了人工蜂群算法(ABC)和BP神经网络算法,详细阐述ABC算法优化BP神经网络的权值和阈值;通过实验仿真对比,提出的算法预测结果比仅仅使用BP神经网络算法以及粒子群优化BP神经网络算法更高,是一种有效可靠的区域用电量预测方法。     

网络手机销售 是赔是赚由你定

万事开头难!投入任何一个行业都要先探清形势。通过网店平台的开店指导专区、论坛里的相关版块去学习,多了解此类店铺的市场需要和销售经验,才会少走弯路,早日摘到甜蜜的果实。请看下面这位MM的经验吧,她的夫妻店在淘宝的北京区手机销售中可是名列前茅哦!     

基于小波神经网络的城市建设用地预测

城市建设用地的准确预测是城市土地总体规划的重要决策基础。通过对影响城市建设用地主要因素的研究,提出一种基于小波神经网络的城市建设用地预测模型,并给出相应的网络学习算法。以湖南省长沙市为例,建立了基于小波神经网络的长沙市建设用地预测模型,比较分析了小波神经网络模型与灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的预测结果。分析结果表明:小波神经网络模型比灰色BP神经网络模型和传统BP神经网络模型的收敛速度快、预测精度高,在城市建设用地预测中更具应用价值。该成果为城市建设用地预测研究提供了有益参考。     

基于BP的CRM系统销售预测的数据挖掘

提出了一种基于改进BP神经网络的销售预测模型。该模型通过数据仓库获取销售历史数据，利用BP网络进行走势预测。系统采用VC 实现，取得成功。     

网店装修师的好生意

眼下,网购的飞速发展让买卖双方对网络"购物环境"的要求越来越高,网店也需要像线下实体店铺那样精心装修,以博得眼缘,网店装修师这个行当也就应运而生了. 网店装修师,即为网络店铺提供装修的人.网店装修指的是在淘宝、拍拍等网店平台允许的结构范围内,利用Photoshop、 Dreamweaver等图片、网页制作软件处理,通过精美的图片、直观的flash动画、奇幻的灯光、个性化的背景音乐,甚至独一无二的个性应用,让店铺更美,更吸引人,更方便顾客浏览商品.     

期货价格预测的仿真研究

研究期货价格准确预测问题,针对期货价格是一种复杂的非线性和突变性系统,传统神经网络在期货价格预测中易陷入局部极小值,预测精度受到影响.为了提高期货的预测精度,提出一种粒子群算法(PSO)优化 BP 神经网络模型的期货价格预测模型.利用 PSO 算法优异的寻优能力对 BP 神经网络参数进行优化,加快 BP 神经网络学习速度,最后将模型应用到期货价格预测研究中,从而提高 BP 期货价格的预测精度.仿真结果表明,经过 PSO 优化的 BP 神经网络模型有效地提高了速度和期货价格的预测精度,为设计提供了参考.     

一种基于BP神经网络算法的旅游人数预测方法

旅游人数趋势预测可以为旅游规划与开发,制订与旅游发展相关的策略,提供非常重要的依据,有利于引导市场消除内部矛盾,协调旅游业资源合理分配。笔者研究了旅游人数的影响因素,制订了网络模型,分别讨论了网络层数、各层神经元个数、学习速率、误差期望值和激励函数等问题,构造了一个BP神经网络模型,以预测国内旅游人数。实验结果表明,该算法具有较好的准确性及鲁棒性,能有效预测旅游人数。     

基于粒子群神经网络的期货价格预测

目前在对中国期货市场进行价格预测时,采用神经网络预测时多用的是BP神经网络,但是BP神经网络存在对初始权阁值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题.因此,为了提高模型效率,提出采用PSO-BP模型预测期货价格.首先运用粒子群算法代替BP神经网络的初始寻优,再用BP算法对优化的网络权闽值进一步精确优化,随后建立了基于粒子群算法的BP神经网络预测模型,并将其应用到中国期货市场的期货价格预测研究中.仿真结果表明,新模型结合了粒子群算法的全局寻优能力和BP神经网络算法的局部搜索优势,有效的防止了网络陷入局部极小值的可能,提高了神经网络模型预测的速度和准确性.     

BP神经网络在地震预测中的应用研究

为了对未来地震趋势进行预测,提出一种BP神经网络预测方法。利用Matlab建立BP神经网络模型,并以滇西南地震数据为学习样本对网络模型进行了训练和仿真测试研究。研究结果表明,利用BP神经网络模型预报的地震震级与实际震级误差在8%以下,说明所建模型具有较好的适应性和预报精度。该方法对地震震级的预测具有一定的指导作用和参考价值。     

基于改进遗传算法优化BP神经网络的销售预测模型

随着经济的快速发展,众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节,预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型,通过该模型的预测,可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准,并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的,简化网络结构,提高预测的准确度.     

基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型及应用

将灰色系统、小波分析和三层BP神经网络各自优点集于一身建立了基于灰色G(1,1)和小波神经网络的预测模型,大幅度提高了模型的预测精度和可靠性。选用我国自1994年至2006年狂犬病发病率统计数据,用灰色GM(1,1)模型对历年的疾病发病人数进行建模,将拟合值做小波神经网络的输入进行二次拟合和预测。实验结果及仿真验证表明,本文模型预测效果远优于单一的灰色模型预测。     

淘宝拍拍靠边站 网店也要个性化

在网上开个小店已经成了很多人上网的最大乐趣。笔者也是这网商大军中的一员。淘宝．易趣．拍拍上都有自己的店铺。可在这些网店平台上呆久了。总觉得有些不如意：毕竟是使用别人现成的平台。很多设定都不能自己做主。过于大众化的网店一下子就被淹没在同类店铺中……直到用了ShopEx，才算是真正开了“自己”的网店。[编者按]     

基于灰色神经网络的航线客流量预测

准确预测航线客流量对于航空公司制定航线销售政策有着重要的作用。现有研究中鲜见考虑民航旅客出行的随机性、客流量表现出的非线性特征以及对航线客流量影响因素的分析。针对以上问题,提出一种基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。该模型运用灰色理论弱化数据序列的随机性,再结合非线性处理能力较强的BP神经网络,构建基于灰色神经网络的航线客流量预测模型。同时验证了平均折扣率对航线客流量的影响。实验结果表明,相比于灰色GM(1,2)模型、BP神经网络模型,灰色神经网络模型具有更高的航线客流量预测精度和更强的稳定性。     

数据挖掘技术在经济预测中的应用

研究区域经济预测准确率问题,区域经济变化具有高度非线性,各影响因子存在信息冗余,系统存在随机性,造成传统预测方法的预测准确率较低。为了提高区域经济预测准确率,利用数据挖掘中主成分分析的BP神经网络优势,组成一种新的区域经济预测模型。首先对区域经济影响因子进行主成份分析,消除各影响因子之间的冗余信息,减少了BP神经网络的输入变量,加快了学习速度,最后通过某地区1985-2005年经济数据对模型性能进行验证性测试,实验结果表明,新模型提高了区域经济预测的准确率,研究成果具有一定的推广和应用价值。     

基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究

为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_Ada Boost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。