摘要
文章研究安踏公司的商品销售额的预测问题,依据商品销售额的灰色特征及随机性特点,将GM(1,1)模型与Markov链模型相结合,建立GM(1,1)-Markov耦合模型,应用该模型对安踏以半年为期的商品销售额进行实例预测.对GM(1,1)模型进行了精度检验,检验结果表明GM(1,1)有较高的预测精度.在此基础上引入Markov链进行预测值修正,其中,GM(1,1)模型预测的平均相对误差为7.67%,而通过 Markov链模型进行优化后,GM(1,1)模型平均相对误差为3.71%.说明,经Markov链优化的GM(1,1)模型的预测精度优于GM(1,1)模型,更具实用性.
基金项目
大学生创新创业训练计划项目(S202210231034)
哈尔滨师范大学项目(XJGRYK2022026)
哈尔滨师范大学项目(XJGY2023032)
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