基于神经网络的需求预测模世

• 作者: 唐飞 梁永生 欧志伟 高月芳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Holt-Winter模型 神经网络 零售业 需求预测
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 240-243
• 分类号: TPI83|TP389|F274
• 字数: 2787字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.22.065

摘要

零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题.在传统的零售业需求预测模型—Holt-Winter模型中应用神经网络方法,使得需求预测不依赖于数学模型的精度,预测模型中的季节性影响因子等参数能够根据预测误差作相应调整,避免了传统算法中误差的累积,大大提高了预测精度.利用Excel内嵌的VBA实现了该算法,使需求预测能够根据用户需要实现,并提供可视化的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高月芳	深圳信息职业技术学院软件工程系	14	39	4.0	5.0
2	梁永生		63	347	9.0	17.0
3	唐飞	深圳信息职业技术学院科研设备处	25	46	4.0	4.0
4	欧志伟		2	10	2.0	2.0