重庆理工大学学报（自然科学）

重庆理工大学学报（自然科学） ›› 2019, Vol. 33 ›› Issue (9): 217-222.doi: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2019.09.031

• 数学·统计学 • 上一篇    下一篇

基于时间序列的商品需求预测模型研究

郑 琰1,黄 兴1,肖玉杰2   

  1. 1. 南京林业大学 汽车与交通工程学院, 南京 210037;2. 南京财经大学 营销与物流管理学院, 南京 210046
  • 出版日期:2019-11-01 发布日期:2019-11-01
  • 作者简介:郑琰,女,博士,讲师,主要从事物流系统优化研究,E-mail:yzheng_x@163.com;通讯作者 肖玉杰,男,博士,副教授,主要从事物流系统优化研究,E-mail:yujiexiao@njue.edu.cn。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金青年基金资助项目(71701099);江苏省高等学校自然科学研究项目(17KJB580008)

  • Online:2019-11-01 Published:2019-11-01

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摘要： 为更准确地预测出电子商务企业商品的销售需求量,通过应用基于时间序列的自回归滑动平均模型,构造时间序列相关函数,采用贝叶斯信息化准则(简称 BIC 准则)与多种群遗传算法这两种定阶方法确定模型参数。将所提出的预测方法应用到阿里巴巴旗下电商企业,对其在未来一周内的部分商品进行需求预测,最后通过统计学方法将两种模型得到的预测结果进行对比分析。结果表明:所提出的基于多种群遗传算法的时间序列模型预测精度较高,对电商企业的采购与库存决策具有实际应用价值。

关键词: 自回归滑动平均模型, 商品需求预测, 多种群遗传算法

中图分类号: 

  • TP301