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基于GM(1,1)-Markov模型的商品销售额预测

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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.

张明明、刘宏亮、杜娜忠、付艳

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哈尔滨师范大学 数学科学学院,黑龙江 哈尔滨 150500

GM(1,1)模型 Markov链模型 销售额 预测

大学生创新创业训练计划项目哈尔滨师范大学项目哈尔滨师范大学项目

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2024

内蒙古科技与经济
内蒙古自治区科学技术信息研究所 内蒙古科学技术情报学会

内蒙古科技与经济

影响因子：0.263
ISSN：1007-6921
年,卷(期)：2024.(5)
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