摘要：随着我国烟草经济的快速进展,市场对卷烟的需求程度大小决定着公司的决策方向,由此卷烟销量预测模型的探讨是整顿烟草行业经济运营时刻的关键之所在。本论文根据鄂尔多斯市烟草公司的历史数据建立卷烟销量预测模型,以而为该公司在决策上提供科学的依据。一方面,由于卷烟销量预测是一种时间序列的预测,本论文首先介绍了时间序列预测的相关内容。传统的预测策略是不能很好的表达出卷烟销量的非线性特点的,考虑到神经网络能够很好的体现出事物的非线性特点,所以,本论文又加以阐述了神经网络的相关论述,并且对该公司的客户在经营额度和营业量上,采取聚类思想进行了类别的合理划分。其次,为了能够很好的体现出卷烟销量在长期走势和短期波动上的特点,本论文根据时间序列和神经网络的论述知识,在BP (Back Propagation)神经网络的基础上建立了长期走势模型TBP (Trend Back Propagation)和短期周期模型PBP(Period Back Propagation),同理,在RBF (Radial Basis Function)网络的基础上建立了TRBF (Trend Radial Basis Function)模型和PRBF (Period Radial Basis Function)模型。最后,进行了卷烟销量预测模型探讨的探讨。另一方面,见于该公司的经营近况有着的不足和不足,本论文根据该公司的历史数据和近况制定出了一套精准营销工作案例,并且在最后对本论文探讨的内容进行了总结和对下一步的工作内容进行展望。关键词：卷烟销量预测论文时间序列预测论文BP神经网络论文RBF神经网络论文
本论文由www.808so.com摘要4-6
ABSTRACT6-10
图表目录10-12
第一章 绪论12-16
1.1 探讨的背景及作用12-13
1.2 国内外探讨近况13-15
1.3 探讨的主要内容15-16
第二章 相关论述的介绍16-27
2.1 时间序列数据挖掘16-17
2.2 传统的统计预测策略17-18
2.3 人工神经网络的介绍18-21
2.3.1 神经网络概念的提出18-19
2.3.2 神经元模型19-20
2.3.3 神经网络的学习20-21
2.4 BP神经网络21-22
2.4.1 BP网络的网络结构21
2.4.2 BP网络的学习规则21-22
2.4.3 BP网络模型的改善策略22
2.5 径向基函数神经网络22-27
2.5.1 RBF神经网络模型23
2.5.2 基于径向基函数技术的函数逼近与内插23-25
2.5.3 RBF网络的学习算法介绍25-27
第三章 客户类型的划分与卷烟销量的预测实验浅析27-59
3.1 对公司的客户进行聚类浅析27-32
3.2 选择代表类型和浅析走势特点32-35
3.3 基于BP网络的走势变动分量模型TBP35-44
3.3.1 分量的提取和模型的建立36-39
3.3.2 确定网络层数39
3.3.3 样本数据的预处理39-41
3.3.4 确定隐层节点数量41-42
3.3.5 确定学习速率和动量因子42-43
3.3.6 网络的学习规则43-44
3.4 基于BP网络的周期性运动分量模型PBP44-47
3.4.1 提取周期分量44-45
3.4.2 周期分量模型PBP的建立45-47
3.5 对模型的改善47-49
3.6 基于RBF径向基网络的乘积模型建立49-53
3.6.1 基于RBF网络的走势分量模型TRBF49-51
3.6.2 基于RBF网络的周期分量模型PRBF51-53
3.7 不同模型对各类型客户的浅析与比较53-59
第四章 营销工作案例制定59-64
4.1 该公司现有的营销方式59-60
4.2 影响投放对策的因素60-61
4.3 卷烟投放对策制定61-64
4.3.1 预测需求量决定货源投放62
4.3.2 结合组合模型进行投放对策的调整62-64
第五章 结论与展望64-65
参考文献65-68
致谢68
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更新时间：2024-02-28
作者：用户投稿
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