基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷煙銷售預(yù)測(cè)模型的研究及應(yīng)用.pdf

1、本文首先對(duì)煙草業(yè)做了初步的市場(chǎng)分析，分析了影響卷煙銷售的幾個(gè)基本環(huán)境因素：經(jīng)濟(jì)收入水平、人口、節(jié)假日等。得出影響卷煙的銷售的因子是多方面的，而且這些因子互相作用共同影響卷煙的銷售。卷煙銷售具有時(shí)間序列二重趨勢(shì)變化的特點(diǎn)，即整體趨勢(shì)變動(dòng)性和季節(jié)波動(dòng)性。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。本文從數(shù)據(jù)挖掘的角度闡述了數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程及其基本實(shí)

2、施步驟。然后，從數(shù)據(jù)挖掘的模型中重點(diǎn)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間序列模型、基于時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及CBP網(wǎng)絡(luò)模型的理論基礎(chǔ)及其原理。 在充分考慮了趨勢(shì)預(yù)測(cè)目標(biāo)數(shù)據(jù)源(云南某煙草公司卷煙銷售)的二重趨勢(shì)時(shí)間序列的時(shí)間相關(guān)性的特點(diǎn)下，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中CBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)建立CCBP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。CCBP模型是LCBP和PCBP兩個(gè)子模型的積乘組合。其中LCBP模型在考慮了經(jīng)濟(jì)收入水平、人口、年齡結(jié)構(gòu)層次及流動(dòng)人口流量等環(huán)境因子的條件下

3、對(duì)趨勢(shì)分量進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)時(shí)間相關(guān)性的特點(diǎn)加入了打折思想的PCBP模型對(duì)周期分量進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而很好的描述出了在本論文卷煙銷售預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)趨勢(shì)增長(zhǎng)和季節(jié)波動(dòng)的特點(diǎn)。該模型克服了單一的CBP模型及其他模型對(duì)具有二重變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的表達(dá)能力受限的缺點(diǎn)；同時(shí)分開(kāi)時(shí)間相關(guān)性和環(huán)境因子區(qū)別對(duì)待二重趨勢(shì)的兩個(gè)分量分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，充分利用了CBP各向同性預(yù)測(cè)的優(yōu)勢(shì)。 最后，以云南某煙草公司某區(qū)域近6年的卷煙銷售數(shù)據(jù)為研究模型試驗(yàn)研究對(duì)象，建立了APMST

4、S基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煙草銷售預(yù)測(cè)模型系統(tǒng)，系統(tǒng)從該公司數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行實(shí)時(shí)增量抽取數(shù)據(jù)，以及錄入該區(qū)域年鑒數(shù)據(jù)作為環(huán)境參考因子。APMSTS系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)部分提供了模型(BP、CBP和CCBP)試驗(yàn)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)源后盾。對(duì)BP、CBP和CCBP各模型建模及其學(xué)習(xí)訓(xùn)練后進(jìn)行預(yù)測(cè)，其結(jié)果表明CCBP模型預(yù)測(cè)效果均優(yōu)于BP、CBP模型。說(shuō)明在二重趨勢(shì)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方面，采用分開(kāi)時(shí)間相關(guān)性和環(huán)境因子區(qū)別對(duì)待二重趨勢(shì)的兩個(gè)分量分別進(jìn)行預(yù)測(cè)的CCBP網(wǎng)絡(luò)模型具有更能