摘要: 为了提高销售预测的准确性,建立了组合销售预测模型。历史销售数据是非线性、时变的时间序列,可看成由线性和非线性2部分组成。用ARMA模型预测线性部分,用BP_AdaBoost模型预测非线性部分,然后将2部分预测结果叠加得到销售预测结果。该组合模型克服了单纯采用ARMA模型预测结果精度低的问题,也克服了单纯使用BP神经网络模型容易陷入局部极小值的问题。经实验对比表明,采用组合预测模型能够更加准确、全面地反应销售规律,提高了销售预测的准确性。
中图分类号:
闫博1,周在金1,李国和2,3,齐佳1. 基于ARMA和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究[J]. 计算机与现代化.
YAN Bo1, ZHOU Zaijin1, LI Guohe2,3, QI Jia1. Combined Sales Prediction Model Based on ARMA and BP_AdaBoost[J]. Computer and Modernization.