【摘 要】
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时值实施乡村振兴战略的关键时期,农村电商发展出现高峰,为加强其供应链体系建设,对农产品进行销量预测。针对影响销量的未知因素和干扰项众多的问题,提出基于K-means聚类的
【基金项目】
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国家级大学生创新创业项目(201910697136)
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时值实施乡村振兴战略的关键时期,农村电商发展出现高峰,为加强其供应链体系建设,对农产品进行销量预测。针对影响销量的未知因素和干扰项众多的问题,提出基于K-means聚类的偏二叉树SVM销量区间预测模型。用BP神经网络时间序列对陕西大枣价格进行预测,根据质量、价格、时间三个因素,利用聚类算法对样本划分类别,偏二叉树SVM进行分类,将销量预测在聚类区间内。实验结果表明,该模型有着极高的预测精度,可用于农产品销量预测。
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