【摘 要】
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零售企业需要在不同聚合级别上进行销售预测以满足战略、战术及运营级别上的决策需要,为确保制定出统一的决策方案,各聚合级别的预测值在进行汇总后的结果应当具有一致性.本
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零售企业需要在不同聚合级别上进行销售预测以满足战略、战术及运营级别上的决策需要,为确保制定出统一的决策方案,各聚合级别的预测值在进行汇总后的结果应当具有一致性.本文首先使用随机森林(RF)、季节性指数平滑以及随机游动预测法Na?ve在各层级生成基础预测,接着通过自下而上、自上而下以及中间突破方法对基础预测进行协调以得到最终预测结果.将以上方法应用在某家连锁零售企业的销售预测实践中,实验结果表明机器学习算法能够明显提升SKU级别的预测结果,且RF-MO的整体预测性能优于其他方法.
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