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基于特征融合的生鲜商品短期销量组合预测
文献摘要：
生鲜产品由于保质期短、易腐易损等特点,对短期销量预测的准确度和可靠性要求极高.为此,本文综合时间、定价、竞价、新鲜度等多种微观层面因素,开展了特征工程分析,并在此基础上提出了生鲜商品销量的ARIMA-NARX组合预测模型.该组合模型首先利用ARIMA模型描述销量时间序列中的线性规律,然后借助衍生降维处理后的特征矩阵,采用NARX捕捉ARIMA残差中的非线性关系,并利用NARX残差预测结果修正ARIMA预测值.最后,将该组合模型的预测结果与ARIMA、NARX、ARIMA-NAR、SVM及回归决策树等模型预测结果及真实观测值进行对比分析,通过MSE/MAPE预测误差评价和DM检验,验证了该组合预测模型的预测能力合理性和有效性,并能较大幅度提高生鲜产品短期销量的预测精度.
文献关键词：
生鲜商品;ARIMA-NARX;组合预测;特征工程
中图分类号：
作者姓名：
徐小峰;余乐安;林姿汝;孙玉萍
作者机构：
中国石油大学(华东)经济管理学院,青岛266580;四川大学商学院,成都610065
文献出处：
引用格式：
[1]徐小峰;余乐安;林姿汝;孙玉萍-.基于特征融合的生鲜商品短期销量组合预测)[J].管理科学学报,2022(12):102-123
A类：
B类：
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AB值：
0.395728
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