【摘 要】
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近几年，中小型电商企业迅速崛起，库存成本过高遏制着中小型电商企业进一步发展。精确的短期需求预测可以帮助中小电商企业减少库存积压，节约库存成本。为了准确预测中小电商企业产品的短期需求量，通过建立关于GM（1,N）多维灰色模型和GA-BP神经网络模型的组合模型，将三个模型运用到实例中进行预测，对比预测结果以验证组合模型预测效果。预测结果显示，组合模型较GA-BP模型、GM（1,N）模型具有更高的预测性
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近几年，中小型电商企业迅速崛起，库存成本过高遏制着中小型电商企业进一步发展。精确的短期需求预测可以帮助中小电商企业减少库存积压，节约库存成本。为了准确预测中小电商企业产品的短期需求量，通过建立关于GM（1,N）多维灰色模型和GA-BP神经网络模型的组合模型，将三个模型运用到实例中进行预测，对比预测结果以验证组合模型预测效果。预测结果显示，组合模型较GA-BP模型、GM（1,N）模型具有更高的预测性，具有较好的预测效果，对中小电商企业库存管理有重要应用价值。
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