计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (22): 240-243.
高月芳1,梁永生2,唐 飞3,欧志伟4
GAO Yuefang1,LIANG Yongsheng2,TANG Fei3,OU Zhiwei4
摘要: 零售业的销售过程中积累了大量数据,如何从这些海量数据中提取知识、建立有效的需求预测模型,为零售商提供市场和趋势分析、降低库存成本是零售行业亟待解决的问题。在传统的零售业需求预测模型——Holt-Winter模型中应用神经网络方法,使得需求预测不依赖于数学模型的精度,预测模型中的季节性影响因子等参数能够根据预测误差作相应调整,避免了传统算法中误差的累积,大大提高了预测精度。利用Excel内嵌的VBA实现了该算法,使需求预测能够根据用户需要实现,并提供可视化的结果。