基于灰色神经网络在新零售目标产品预测中的研究

摘要：

随着新零售行业的不断发展,人们对于目标产品的需求逐渐从性价比转变为个性化.同时,商家对于种类喷井式爆发的新零售产品的管理越发困难.因此,建立一套针对目标产品的预测模型十分必要.首先运用逐步回归分析筛选出影响目标skc销量的因素,包括标签价、销售价、折扣、库存量以及销售特征;其次,构建灰色神经网络对目标skc销量进行预测,基于选取的主要因素,确定灰色神经网络结构为1—1—6—1,并运用遗传算法对灰色神经网络进行优化.根据不断调试,确定种群规模为25,迭代次数为100,网络学习次数为100,预测误差在0.05～0.1之间,可以认为模型准确度较高.因此,可以运用该组合模型对新零售目标产品进行预测分析,以此实现资源利用率的最大化,为社会健康发展作出贡献.

关键词：逐步回归理论;灰色理论;灰色神经网络;遗传算法

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

在线出版日期：2021-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：8-10,13