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《北京航空航天大学学报(社会科学版)》 2012年01期
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基于CBR的化妆品销售组合预测模型

吴迪  李苏剑  李海涛  刘波  
【摘要】:预测是销售企业面临的至关重要的问题,预测精度会直接影响到企业的利润及长远发展。考虑到化妆品销售独特的生命周期特点,提出基于案例推理技术的化妆品销售组合预测模型。基于案例推理技术能够弥补短生命周期产品数据不足的问题,根据"最相似"产品的数据对目标产品属性进行推理计算,既提高了预测精度,又便于实际操作。在此基础上,提出了改进的BASS模型及季节性趋势增长模型,充分考虑数据序列波动的季节性、趋势性及其完整的生命周期特征。为了进一步提高预测精度,提出AFTER-GA组合预测算法,并添加PSOWv-SVM模型作为组合预测的模型之一,利用模型处理外界影响因素的能力,使得各模型取长补短,更有效地突出各模型的优势,从而取得更精确的预测结果。实例分析表明,AFTER-GA组合预测算法在精度上要明显优于其他方法;基于CBR的组合预测模型在化妆品销售预测方面,能够达到令人满意的精度要求,具有实际应用价值。

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