本文主要研究内容
作者吴明山,王冰,起亚宁,郑飘（2019）在《卷烟销量组合预测模型研究》一文中研究指出：【目的】为进一步提高卷烟月度销量预测精度,【方法】本文选择ARIMA模型、基于梯度下降算法的BP神经网络模型、基于Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络模型等3种模型为单项预测模型,并利用BP神经网络对各单项预测模型进行动态加权,构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先,利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合,并对2018年1～4月的销量进行预测;其次,构建非线性组合预测模型,对3个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权,充分利用各个模型的优势,获取销量数据的各方面的信息。【结果】研究表明,相比于单项预测模型,组合预测模型误差绝对值均小于当月的日均销售量,预测误差更加均衡,结果更加平稳,适应性更强,更符合卷烟销售的实际情况。
Abstract
【mu de 】wei jin yi bu di gao juan yan yue du xiao liang yu ce jing du ,【fang fa 】ben wen shua ze ARIMAmo xing 、ji yu ti du xia jiang suan fa de BPshen jing wang lao mo xing 、ji yu Levenberg-Marquardtsuan fa gai jin de BPshen jing wang lao mo xing deng 3chong mo xing wei chan xiang yu ce mo xing ,bing li yong BPshen jing wang lao dui ge chan xiang yu ce mo xing jin hang dong tai jia quan ,gou jian fei xian xing zu ge mo xing dui quan guo juan yan yue du shu ju jin hang yu ce 。shou xian ,li yong ge chan xiang yu ce fang fa dui juan yan li shi shu ju jin hang fang zhen ni ge ,bing dui 2018nian 1～4yue de xiao liang jin hang yu ce ;ji ci ,gou jian fei xian xing zu ge yu ce mo xing ,dui 3ge chan xiang yu ce mo xing de ni ge ji yu ce jie guo jin hang dong tai jia quan ,chong fen li yong ge ge mo xing de you shi ,huo qu xiao liang shu ju de ge fang mian de xin xi 。【jie guo 】yan jiu biao ming ,xiang bi yu chan xiang yu ce mo xing ,zu ge yu ce mo xing wu cha jue dui zhi jun xiao yu dang yue de ri jun xiao shou liang ,yu ce wu cha geng jia jun heng ,jie guo geng jia ping wen ,kuo ying xing geng jiang ,geng fu ge juan yan xiao shou de shi ji qing kuang 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国烟草学报的吴明山,王冰,起亚宁,郑飘，发表于刊物中国烟草学报2019年03期论文，是一篇关于卷烟销量论文,模型论文,神经网络论文,非线性组合预测模型论文,中国烟草学报2019年03期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国烟草学报2019年03期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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