【摘 要】
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该文针对有较强季节性规律的商品销售,综合了非平稳自回归积分滑动平均混合预测模型(ARIMA)和乘积季节性模型的优点,克服其各自的不足,建设性的提出季节性-非平稳自回归积分
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该文针对有较强季节性规律的商品销售,综合了非平稳自回归积分滑动平均混合预测模型(ARIMA)和乘积季节性模型的优点,克服其各自的不足,建设性的提出季节性-非平稳自回归积分滑动平均混合预测模型,对已有的商品销售数据进行分析,建立预测模型,并用神经网络BP算法对模型参数进行不断纠正,使预测模型能适应不断变化的环境.商场决策管理者能够用该模型对商品的销售进行预测,进而使较准确地把握商品的销售和控制库存,提高资金周转率,降低成本,提高利润,增加竞争力.
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