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题名基于GWO-Prophet的商品销售预测研究
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作者
曾文烜
高永平
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机构
东华理工大学信息工程学院
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出处
《计算机与数字工程》
2024年第3期659-664,699,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(编号:11865002)
江西省教育厅科学技术研究项目(编号:104506)
东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室项目(编号:JELRGBDT201707)资助。
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文摘
零售企业的各项经营活动都离不开商品的销售情况,对商品的销售预测为企业制定生产计划与经营决策等活动提供重要的依据。针对企业销售额预测中销售额时间序列受外界条件影响大,预测精度低等问题,论文提出了一种基于GWO-Prophet的商品销售预测方法。基于某零售企业2015年-2018年销售额数据,通过Prophet模型将高维的销售额数据分别构建对应趋势项、季节项、节假日项、残差项的低维时序特征分量,分别用这些低维特征分量进行拟合后通过加法模型累加来预测未来一年的销售额数据;通过灰狼寻优算法(GWO)对Prophet模型参数进行智能寻优,防止模型陷入局部最优从而提高模型的精确度,通过灰狼寻优算法优化后的Prophet模型能更好地拟合突变点,季节项,节假日项等外界因素对销售额的影响。以MAE、MAPE和RMSE作为模型评估的指标,结果表明,基于GWO-Prophet模型的预测精度不仅优于单一的Prophet模型,还优于其他如ARIMA、SARIMA、LSTM对比模型。
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关键词
Prophet模型
GWO算法
时间序列
销售预测
可分解模型
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Keywords
Prophet model
GWO algorithm
time series
sales forecast
decomposable model
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分类号
O141.4
[理学—数学]
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