【摘 要】
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[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种
【机 构】
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河南中烟工业有限责任公司,国家烟草专卖局烟草经济信息中心
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[目的]为进一步提高卷烟月度销量预测精度,[方法]本文选择 ARIMA 模型、基于梯度下降算法的 BP 神经网络模型、基于 Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络模型等 3 种模型为单项预测模型,并利用 BP 神经网络对各单项预测模型进行动态加权,构建非线性组合模型对全国卷烟月度数据进行预测。首先,利用各单项预测方法对卷烟历史数据进行仿真拟合,并对 2018 年 1~4 月的销量进行预测;其次,构建非线性组合预测模型,对 3 个单项预测模型的拟合及预测结果进行动态加权,充分利用
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