【摘 要】
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随着新零售行业的不断发展,人们对于目标产品的需求逐渐从性价比转变为个性化。同时,商家对于种类喷井式爆发的新零售产品的管理越发困难。因此,建立一套针对目标产品的预测模型十分必要。首先运用逐步回归分析筛选出影响目标skc销量的因素,包括标签价、销售价、折扣、库存量以及销售特征;其次,构建灰色神经网络对目标skc销量进行预测,基于选取的主要因素,确定灰色神经网络结构为1—1—6—1,并运用遗传算法对灰色神经网络进行优化。根据不断调试,确定种群规模为25,迭代次数为100,网络学习次数为100,预测误差在0.05
【机 构】
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武汉科技大学汽车与交通工程学院,武汉科技大学理学院
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随着新零售行业的不断发展,人们对于目标产品的需求逐渐从性价比转变为个性化。同时,商家对于种类喷井式爆发的新零售产品的管理越发困难。因此,建立一套针对目标产品的预测模型十分必要。首先运用逐步回归分析筛选出影响目标skc销量的因素,包括标签价、销售价、折扣、库存量以及销售特征;其次,构建灰色神经网络对目标skc销量进行预测,基于选取的主要因素,确定灰色神经网络结构为1—1—6—1,并运用遗传算法对灰色神经网络进行优化。根据不断调试,确定种群规模为25,迭代次数为100,网络学习次数为100,预测误差在0.05
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