基于融合百度指数的电商订单量组合预测研究

• 作者: 刘晓宇 曹乜蜻 王艳丽 王长琼 邱杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 订单量 百度指数 组合预测
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 219-225
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0369

摘要

当前电商用户订单日志不断爆发式增加,日志行为数据亟需应用,在线用户订单量的快速动态预测成为研究的关键方向.为了提高订单量的预测精度,结合BP神经网络、基于Adaboost的BP神经网络和支持向量机的预测优点,提出一种基于融合网络搜索指数的组合预测模型,构建融合百度指数和电商用户订单信息的指标体系,并通过对比实验证明了网络搜索指数作为电商订单量组合预测模型影响因素的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王长琼	武汉理工大学物流工程学院	39	954	13.0	30.0
2	王艳丽	武汉理工大学物流工程学院	6	77	4.0	6.0
3	刘晓宇	武汉理工大学物流工程学院	4	8	1.0	2.0
4	曹乜蜻	武汉理工大学物流工程学院	3	6	1.0	2.0
5	邱杰	武汉理工大学物流工程学院	5	6	1.0	2.0