随着经济的发展和技术的更新，产品的更新换代越来越快而生命周期越来越短，这种情况在技术含量比较高的产品如电子产品等尤其如此。准确地预测出短生命周期产品的销量对企业节约成本、提高生产效率意义重大。短生命周期产品（Short Lifecycle Product）也被称为老龄化品、易腐产品、季节性商品，通常是指销售时间相对较短的商品。短生命周期产品“短生命周期”有两层含义：一方面指产品物理生命周期的时间较短，质量下降较快；另一方面是指产品的市场生命周期的较短，短时间内产品的质量会无形恶化。市场生命周期，是一个产品经历的从投放市场到被市场淘汰所用的时间。准确预测电子产品的销量能使企业的生产管理、销售管理变得更简单有效，同时也可以降低企业库存销售成本，提高收益。本文以短生命周期产品销售量的预测算法为研究内容，在分析比较了现有预测算法的基础上，针对BASS扩散模型在短生命周期产品的预测中存在忽视噪声及季节因素的局限性，提出了基于用小波分析去除噪声并加权季节因子的组合预测算法模型的来预测短生命周期产品的销售量。并用展望电子公司产品销售数据验证了组合算法的有效性。本文主要内容如下：首先，分析了短生命周期的概念及产品销量的特点。针对当前的一些主流的预测方法进行简要介绍，并对当前短生命周期预测理论的算法优缺点进行了总结。其次，针对BASS扩散模型进行详细研究。基于BASS扩散模型的基本理论，分析了BASS扩散模型的无噪声处理及无季节波动因素影响的局限性。针对噪声数据的问题，提出了应用小波分析进行降噪处理的方法。针对季节性波动问题，提出了短生命周期产品季节因子的提取方法。综合小波分析、季节因子分析提出了基于BASS模型的组合预测算法。最后，基于展望电子公司实际电子产品销售数据设计预测试验，应用组合预测模型得到的预测结果，与SVM算法、小波预测算法及BASS扩散模型算法进行比较。通过t检验，验证了组合预测模型的有效性。