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摘要:
电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式,对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施.本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型.借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果,使其具备更高的预测准确率,根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计,建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型.实验证明,该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.
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文献信息
篇名 基于BP-AdaBoost的电商短期销量预测模型
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 AdaBoost BP神经网络 电子商务 销量预测 短期销量 时间序列
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 研究开发
研究方向 页码范围 260-264
页数 5页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.007790
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
AdaBoost
BP神经网络
电子商务
销量预测
短期销量
时间序列
研究起点
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计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
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