基于单品卷烟销量的预测方法研究

• 作者: 宋楠 刘际鑫 李林 仇道霞
• 来源期刊: 新一代信息技术
• 关键词: 卷烟 销售预测 时间序列模型 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（13）
• 所属期刊栏目: 科技论文
• 页码范围: 17-25
• 页数: 9页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2021.13.004

摘要

卷烟的销量预测可以为卷烟的运输、配送、投放提供指导,使烟草行业能更好适应市场的变化需求.卷烟销量受多方面的因素影响,具有地域性、季节性和周期性等规律,为科学制定市级烟草公司的卷烟投放策略,提出采用时间序列模型和xgboost机器学习模型构成的混合算法模型对单品销售量前十名的卷烟进行预测.通过xgboost机器学习模型对波动较大的销售数据进行处理,使整个销售数据形态趋于相对稳定,通过时间序列模型对不同特征值的销售数据进行预测,形成最终预测成果,以山东省某地市公司的卷烟销售数据为例,对所提方法进行验证,验证结果表明,该模型具有较高的预测精度,能够准确的反映卷烟销量的变化趋势.对比实验也表明,本文所提出的方法比其他几种方法预测精度高,可以为卷烟销售提供一定的科学依据.