【摘 要】
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零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题。在传统的
【机 构】
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深圳信息职业技术学院软件工程系,深圳信息职业技术学院,深圳信息职业技术学院科研设备处,思佰创供应管理有限公司
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零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题。在传统的零售业需求预测模型——Holt-Winter模型中应用神经网络方法,使得需求预测不依赖于数学模型的精度,预测模型中的季节性影响因子等参数能够根据预测误差作相应调整,避免了传统算法中误差的累积,大大提高了预测精度。利用Excel内嵌的VBA实现了该算法,使需求预测能够根据用户需要实现,并提供可视化的结果。
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