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基于组合优化理论的体育彩票销售量预测模型

现代电子技术 2017年第1期40卷 108-110,114页

作者：孔祥魁长江大学体育学院湖北荆州434023

为了获得高精度的体育彩票销售量预测结果,保证彩票产业的健康发展,提出了组合优化理论的体育彩票销售量预测模型。首先采用小波分析对体育彩票销售量进行分解,然后分别采用灰色模型和最小二乘支持向量机分别对高频信息和低频信息进行建... 详细信息

为了获得高精度的体育彩票销售量预测结果,保证彩票产业的健康发展,提出了组合优化理论的体育彩票销售量预测模型。首先采用小波分析对体育彩票销售量进行分解,然后分别采用灰色模型和最小二乘支持向量机分别对高频信息和低频信息进行建模,最后根据权重值得到体育彩票销售量的预测结果。结果表明,提出的模型克服了单一体育彩票销售量预测模型的不足,全面、客观地刻画了体育彩票销售量的变化趋势,预测结果更加理想和可信,可以为彩票产业提供有用的参考信息。

关键词：体育彩票促销策略销售量预测组合模型影响因素

基于时间序列的分体空调销售量预测研究 ——WX商贸有限公司的实证分析

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基于时间序列的分体空调销售量预测研究 ...

作者：叶剑峰厦门大学

学位级别：硕士

销售量预测是指对未来特定时间内,全部产品或特定产品的销售数量的估计。通过销售量预测,零售企业可以以销定采,根据销售量预测情况,安排采购,避免产品采购太多太早而出现积压,有效控制运营成本;可以合理有效地管理产品库存,对产品设立... 详细信息

销售量预测是指对未来特定时间内,全部产品或特定产品的销售数量的估计。通过销售量预测,零售企业可以以销定采,根据销售量预测情况,安排采购,避免产品采购太多太早而出现积压,有效控制运营成本;可以合理有效地管理产品库存,对产品设立库存预警,提前做好补货工作,避免产品供应不足而阻碍销售的实现。WX商贸有限公司是一家主营分体空调的零售企业。由于分体空调存在存货资金占用大、仓储空间占用大、销售量季节性波动大等特点,所以对该公司的经营管理造成了不少问题;而且分体空调行业整体市场需求增速放缓,“价格战”愈演愈烈。因此,如何能有效地进行销售量预测并辅助决策,从而降低公司运营成本、提高经营效益、提升市场竞争力,对WX商贸有限公司来说是极其重要的。本文对销售量预测理论和常用的几种预测方法进行整理、研究和比较,进而选定时间序列分析方法作为本文的理论研究对象。之后,本文基于WX商贸有限公司2014-2018年分体空调的销售量数据,应用时间序列分析方法对WX商贸有限公司分体空调的销售量趋势进行分析、预测并验证方法的有效性。验证结果表明,时间序列分解法的乘法模型可以有效预测WX商贸有限公司分体空调的销售量和各月份销售量分布情况。最后,本文应用验证有效的分析方法对WX商贸有限公司2019年的分体空调销售量进行预测,并基于预测结果对WX商贸有限公司2019年的采购、仓储、销售、配送、安装等工作进度安排提出建议,对WX商贸有限公司在后续的销售量预测、信息化系统建设上提出了优化建议。

关键词：销售量预测分体空调时间序列分析

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餐饮业菜品销售量预测研究

餐饮业菜品销售量预测研究

作者：柴军东北师范大学

学位级别：硕士

随着现代信息技术的发展以及科学家们对数学模型的不断优化,信息化管理被逐渐应用到餐饮行业中,传统的餐饮行业管理模式正在逐渐地向信息化、自动化管理模式发展。餐饮行业中多年的数据积累没有得到充分的利用,造成了数据浪费,同时也给... 详细信息

随着现代信息技术的发展以及科学家们对数学模型的不断优化,信息化管理被逐渐应用到餐饮行业中,传统的餐饮行业管理模式正在逐渐地向信息化、自动化管理模式发展。餐饮行业中多年的数据积累没有得到充分的利用,造成了数据浪费,同时也给现在的研究提供了数据来源。虽然餐饮行业的现代化管理已经日趋成熟,但也由于大量的菜品积压,导致菜品腐烂浪费,从而降低利润,或者菜品供应不足,无法满足消费者需求,从而导致营业额下降,顾客满意度下降。因此,对餐厅的日常菜品的销量进行较为精准的预测将会解决上述问题,从而增加餐厅竞争力。笔者通过对国内的餐饮业使用的自动化管理系统进行研究发现,目前的餐饮业相关的管理系统只有简单的进销存管理,而未涉及到菜品的销量预测,无法根据现有的信息资源预测菜品的销售量。由于菜品销售量变化趋势是不确定的复杂模型,建立与其相关的预测模型很不容易,目前建立的预测模型大部分应用到一些比较长期的观测活动,即使用到短期的预测活动上,各个具体的模型建立都有很大的差别。笔者受到其他行业相关预测模型的启发,分别通过对影响因素的划分与分类,预测模型的建立与算法的优化来检验模型可行性以及提高预测精度。神经网络因具有良好的非线性拟合能力,已经广泛应用于各个领域。多而全面的预测训练数据是神经网络的预测基础。在餐饮行业中,通过从前的销售记录和相关的数据来获得大量的有效的数据资源。但是,因为影响因素多而复杂,并且这些因素之间还有一定的联系,所以对于一些不满足多而全面的数据资料,就不能用神经网络进行预测。现今在其他行业比较受欢迎的预测算法是BP神经网络,而相对于BP神经网络,极限学习机在运行速度上有很大优势,而且误差相对更小。目前,研究数据不足的问题,比较好的方法是灰色系统。以往餐饮菜品销量研究分类粗糙老化,预测准度不够,预测方法单一,最好的预测误差也在±20%,达不到企业的预期效果,本文的基础是实验预测数据,以预测数据之间的关系为主要研究线索,通过对从前的实验数据的更详细的处理,研究每一种因素的因素水平高低和影响效果,通过BP神经网络、极限学习机以及灰色系统对餐饮业菜品销售量进行预测研究,目的是为了完成餐饮企业各样菜品短期销量预测。本文通过对菜品销量的各种预测模型进行建立与对比,旨在建立一种适合餐饮行业菜品预测的精度较高的预测模型,实现餐饮企业各样菜品短期销量预测,并最大限度减小预测误差,从而真正应用并实施到餐饮行业中,减少库存量,节约经营成本,从而增加企业的竞争力。

关键词：餐饮业销售量预测 BP神经网络极限学习机灰色系统

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商品房销售量预测模型研究

商品房销售量预测模型研究

作者：徐鹏涛西安建筑科技大学

学位级别：硕士

近年来房地产行业的飞速发展在城市的综合开发配套,加快住宅建设,改善人民居住条件等方面,都产生了很大的促进作用。但是房地产市场区域性、结构性问题还十分突出,表现在房价上涨过快,供需矛盾突出,市场供应结构不合理。为解决这些问题... 详细信息

近年来房地产行业的飞速发展在城市的综合开发配套,加快住宅建设,改善人民居住条件等方面,都产生了很大的促进作用。但是房地产市场区域性、结构性问题还十分突出,表现在房价上涨过快,供需矛盾突出,市场供应结构不合理。为解决这些问题,只有对商品房的销售量进行科学的预测,才能为调控房地产的发展速度、改善市场供应的结构、建立起合理的经济体系提供科学的依据。论文从区域商品房市场出发,通过大量的调查研究,在查阅大量文献资料的基础上,重点围绕灰色系统理论方法展开研究,建立了灰色系统GM(1,1)模型,灰色系统GM(0,N)模型,马氏链的计算机仿真模型,探讨了这三种模型在商品房市场销售量预测中的实际应用。论文采用多层次模糊综合评判的方法对影响商品房市场销售量的因素进行了分析、归纳,从而把各影响因素量化后进行排序和选取。马氏链的计算机仿真模型分析是利用计算机多次模拟商品房销售量过程,对未来销量进行预测;灰色系统GM(1,1)模型通过对以往销售数据序列的处理使模糊的、没有规律的数据规律化,通过对这一规律的模拟并预测未来销售量;灰色系统GM(0,N)模型把通过模糊评判选取的影响因素引入模型分析,对GM(1,1)模型进行了完善,其结果更接近实际。在销售量科学的预测基础上,利用生产规模理论“生产成本一销售收入”模型对区域商品房市场生产规模进行了准确的计算,作为商品房生产企业开发规模的参考依据。论文通过以上问题的研究,为商品房开发商提供了一套完整的定量分析方法,从而对商品房开发企业开发规模决策的科学性、专业性起到促进作用。

关键词：商品房销售量预测多层次模糊综合评判计算机仿真灰色系统生产规模

基于ANFIS的区域汽车市场销售量预测研究

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基于ANFIS的区域汽车市场销售量预测研究

作者：张凯铭吉林大学

学位级别：硕士

汽车产业是我国制造业中重要产业之一,与其他产业关联程度很高,可以带动相关产业的升级。加入世界贸易组织后,我国汽车工业面临着前所未有的挑战,市场的竞争日益激烈,把握市场动态和趋势,成为汽车制造企业获得竞争优势的关键环节之一。... 详细信息

汽车产业是我国制造业中重要产业之一,与其他产业关联程度很高,可以带动相关产业的升级。加入世界贸易组织后,我国汽车工业面临着前所未有的挑战,市场的竞争日益激烈,把握市场动态和趋势,成为汽车制造企业获得竞争优势的关键环节之一。销售量预测是汽车制造企业生产、物流、营销等部门进行生产计划与控制的数据基础,提高销售量预测质量对汽车制造企业具有重要现实意义。论文针对现有预测方法并未考虑汽车销售预测流程的特点、区域市场及其车辆款型的分布,对汽车制造企业制定生产计划缺乏指导意义;现有预测方法并未考虑影响因素变化和选择对销售量预测质量的影响,预测效果可信度令人质疑等问题,尝试研究一种适用于区域汽车市场特征、具有完整逻辑性及整合性的、新的预测方法,即以弥补以往预测方法的上述不足。论文将回归分析方法与模糊神经网络理论相结合,提出基于自适应模糊神经推理系统(ANFIS)的区域汽车市场销售量预测模型。该模型在充分甄别汽车销售量影响因素的前提下,针对区域市场和车型特点,建立了一个包含五类14个影响因素的销售量预测模型,诸如GDP、CPI、油价、汽车交易价格、销售线索和广告投入等。在把上述因素量化的基础上,通过主成分分析和偏最小二乘回归方法提取出对区域汽车市场影响较大的若干因素,作为ANFIS的输入变量,建立基于ANFIS的区域市场汽车销售量预测模型,通过模糊神经网络的识别、分析和运算,获得销售量最终预测值。最后,结合实例,论文将基于ANFIS的预测模型与差分自回归移动平均模型(ARIMA)和时间序列分解模型进行预测效果比较分析,以平均绝对误差百分比(MAPE)作为预测结果准确性的评估指标。结果表明,考虑了影响因素变化和选择的ANFIS预测模型比另外两个模型的预测精度高,特别在油价上涨、税费改革等新的市场环境特征下具有更好的拟合效果。该预测方法对有针对性地改进现有的汽车制造企业的销售预测流程和制定适应区域市场特征的销售策略提供了参考依据。

关键词：销售量预测 ANFIS模型 ARIMA模型时间序列分解预测模型

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基于人工神经网络的销售量预测方法初探

中国纺织大学学报 1997年第5期23卷 85-89页

作者：范宏汤兵勇中国纺织大学旭日工商管理学院上海200051

提出了一种新的销售量预测方法——神经网络方法。以我国电视机销售量为实际预测对象,运用神经网络方法对其进行了试验预测,并和常规的线性回归方法进行了比较,结果表明神经网络方法具有较高的精确度和较好的预测能力。

关键词：神经网络销售量预测市场调查

基于PCA-GRNN模型的新能源汽车月度销售量预测研究

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延边大学学报（自然科学版） 2023年第1期49卷 77-82页

作者：谢萍萍黎明职业大学智能制造工程学院福建泉州362000

为预测新能源汽车的月度销售量,提出了一种基于主成分分析(PCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的预测模型——PCA-GRNN模型.首先,选取动力电池月份装车量、充电基础设施、电池级碳酸锂平均价格、交通和通信类居民消费价格指数、全国城... 详细信息

为预测新能源汽车的月度销售量,提出了一种基于主成分分析(PCA)和广义回归神经网络(GRNN)相结合的预测模型——PCA-GRNN模型.首先,选取动力电池月份装车量、充电基础设施、电池级碳酸锂平均价格、交通和通信类居民消费价格指数、全国城镇调查失业率、汽车制造业工业生产者出厂价格指数等6个指标作为新能源汽车月度销售量的影响因子;其次,利用主成分分析方法得到可代表6个影响因子的2个主成分,并利用Matlab神经网络工具箱的GRNN神经网络函数构建了广义回归神经网络模型;最后,将2020-2022年间27个月度的统计数据分别输入到PCA-GRNN、PCA-BP和PCA-Elman模型中进行预测.结果显示,PCA-GRNN模型预测的新能源汽车月度销售量的平均相对误差(4.00%)低于PCA-BP模型和PCA-Elman模型预测的平均相对误差(分别为4.77%和4.29%),因此PCA-GRNN模型在预测新能源汽车销售量方面具有一定的实用性.

关键词：新能源汽车主成分分析广义回归神经网络销售量预测

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市场预测——××省化肥销售量预测

北京化工大学学报(自然科学版) 1987年第3期 212-218页

作者：蔡建新常保光北京化工学院工业管理工程系

化肥对农业生产的作用是显而易见的。为使××省化肥工业的发展和农业生产的需要相结合,以需定产,使产、供、销达到平衡,求得工农业生产总体经济效益的最佳。本文应用预测理论与技术,对该省化肥销售量进行了预测。对化肥生产起到了一定... 详细信息

化肥对农业生产的作用是显而易见的。为使××省化肥工业的发展和农业生产的需要相结合,以需定产,使产、供、销达到平衡,求得工农业生产总体经济效益的最佳。本文应用预测理论与技术,对该省化肥销售量进行了预测。对化肥生产起到了一定的积极作用。

关键词：化肥工业农业销售量预测化学肥料

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我国新能源汽车月度销售量预测模型研究

软件导刊 2019年第8期18卷 149-153页

作者：周彦福王红蕾贵州大学管理学院

在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析(GRA)验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇... 详细信息

在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析(GRA)验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇算法优化灰色神经网络(FOA-GNN)预测模型的新能源汽车月度销售量预测模型。通过预测结果对比检验,验证该预测模型在预测新能源汽车销售量上有较高的预测精度。应用该模型对我国新能源汽车2019年月度销售量进行预测,结果表明,我国新能源汽车发展在2019年度依然可保持良好的增长态势。

关键词：新能源汽车销售量果蝇算法灰色神经网络销售量预测