文档介绍：摘要随着零售业信息化水平的提高,销售数据的日益丰富,用传统的方法来分析这些海量数据中的销售信息非常困难。因此,如何能找到更好的方法挖掘山销售数据中隐藏的销售预测信息是一个非常重要而值得研究的课题。零售业的预测活动的既有着一般预测的特征,也有自身的特点,本文从消费特征、销售量的时序特征来看、影响销售的外部环境因素和内部因素,分析了零售业中销售预测和其他行业不同的模式和特点。并基于上述分析提出,零售业预测技术应能满足处理大量数据能力强,非线形处理能力强,应付快速响应等需要。通过对预测方法的综述,分析了传统一些预测方法的优缺点,在此基础中,建立了基于椒ǖ牧闶垡迪墼げ饽P停P妥翊幼宰橹脑恚浣峁根据销售量数据深层信息的挖掘的情况自组织的形成,体现了最优复杂度的原理,既保证了一定的预测精度,又使得模型在拟台能力与预测能力上达到了良好的平衡。本文在的环境下实现模型算法的全过程,设计了程序的主要模块,程序流程、计算过程以及最后追溯模型表达式的算法过程。重点解决了模型的原始表达式的追溯问题,通过两个关键点的实现,一是建立结构清晰的树状结构数组来记录模型关键节点信息:二是合理地利用嵌套循环来一层层地向上追溯各层节点多项式的系数米克服这一难点。通过对北京物美超市的单品销售量预测的实证研究,采用基于法的销售量预测模型进行预测,通过和多元回归法和算法的对比分析,来说明模型的有效性和优越性。首先,基于的销售量预测模型作为自组织的建模方法,有效地减少了用户在建模过程的干预,降低了操作者的知识经验等对建模的人为影响;其次,通过对比实验,模型在预测精度上也显现出胜于多元回归和算法的优势。关键词:,自组织,零售业,销售量预测,最优复杂度
鉓瓹哪琲琤.‘篏瑂,,,.瑀瓼琧,瑃,甿,,..瑃珿.,.
时间:侧年日委荔研究生签名:夏磊独创性声明关于论文使用授权的说明曼、鼍寸盯冬杀时间:卫。·占年翭日本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中国农业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均本人完全了解中国农业大学有关保留、使用学位沧文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以采用影印、缩印或C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮诵年占月孑日已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名:扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。导师签名:时间:
第一章绪论选题背景和意义考虑,会在其订货量的基础上再进行一定的放大后向分销中心订货——就这样,虽然顾客需求量销售量预测是预测活动中最常见的任务,也是管理决策的重要基础之一。企业对产品的销售状况进行预测,以便加强对库存、销售队伍以及生产计划的管理,同时也为企业的战略决策如新生产线的增加,新市场的开拓等峁┯辛Φ闹С帧F笠悼梢愿菰げ饨峁龆ㄉ裁矗什么时候生产;在哪里生产。企业也会对投入要素的价格和可获得性进行预测,以便为生产决策提供科学的依据⋯。近些年,随着社会的进步和信息技术的飞速发展,销售量预测的内容也得极大的扩充。不同的人从不同的角度来研究它。从生产管理或经营管理者的角度来看,如何根据历史销售量数据预测未来的销售量对现代企业非常关键。企业的一切活动都是围绕可能的销售定单而进行的。未来的销售决定了企业的物料、劳力、设备等全部资源,一旦预测精度和及时性出现问题将会给企业造成巨大的损失。现有定量预测方法主要采用移动平均法、指数平滑法、趋势外推法等,以趋势及其变化为重点,依靠历史数据,建立线性或非线性函数完成预测。但是,影响销售量的因素是十分复杂的,如产品的质量、顾客的结构、季节性以及同类企业的竞争情况等。有些问题涉及的算法或规则是不可知的,很难用以往线性或非线性函数来准确描述,获得精确的结果。再加上由于数据库技术的广泛应用及销售数据的不断细化,有关销售量预测的数据集急剧增大,因此目前的预测活动呈现以下一些趋势:げ夥椒ǖ母丛踊掖罅科渌Э疲缦低扯ρА⒒煦缪А⒛:У募际鹾头治龉具被引入进行预测;畔⒓际酢⑹萃诰蚣际醯挠τ玫取从资本市场的投资者角度来看,销售量预测也具有十分重要的意义。在资本市场上,投资者都十分重视对象公司未来赢利能力的预测。但由于国内股票市场目前还不规范,上市公司存在利润操作的嫌疑。而销售数字对公司赢余的影响是直接的,且相对来说较难受人为操控。所以销售量预铡是对赢利预测的一个重要补充。从供应链管理的角度来看,由于存在消费者需求被供应链各环节逐级放大的“牛鞭效应”,即零售商根据对历史和现实销售情况的预测,确定一个较客观的订货量,但为