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基于混合神经网络模型的卷烟投放预测方法

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为科学制定卷烟产品的投放策略,提出1 种基于混合神经网络模型的卷烟投放预测方法.通过结合Boosting-GRU多元预测模型、产品销售量至投放值计算以及GRU多分类模型3 种方法来实现卷烟产品不同档位的投放策略的生成.以湖北省十堰市的卷烟产品历史销售数据为实验对象,对所提的方法进行验证.实验结果表明,该方法的产品销售量预测平均准确率达到了97.64%,投放策略生成的平均绝对误差均低于20%.
Forecast method of cigarette release based on hybrid neural network model
In order to scientifically formulate the cigarette product release strategy,a hybrid neural network model based cigarette release forecast method is proposed.By combining three methods:Boosting-GRU multivariate fore-cast model,product sales to release value calculation,and GRU multi-category model to achieve the generation of release strategies for different grades of cigarette products.The proposed method was validated by using historical sales data of cigarette products in Shiyan City,Hubei Province as the experimental object.The experimental results show that the method achieves an average accuracy of 97.64%in product sales volume forecast and the mean abso-lute error in release strategy generation were all below 20%.

multivariate prediction modelsmultiple classification modelsmean absolute error

邹旺、张吴波、马勋政

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湖北汽车工业学院,电气与信息工程学院,湖北十堰 442002

武汉科技大学,计算机科学与技术学院,湖北武汉 430081

湖北省烟草公司十堰市公司,湖北十堰 442000

多元预测模型 多分类模型 平均绝对误差

湖北省重点研究项目湖北省中央引导地方科技发展专项

TA020022018ZYYD007

2024

云南民族大学学报(自然科学版)
云南民族大学

云南民族大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子:0.381
ISSN:1672-8513
年,卷(期):2024.33(1)
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