对于企业来说，要保证一个好的经济效益，就必须要有一个高的稳定的销售额，而销售市场是一个复杂的非线性动态系统，利用传统的时间序列预测技术很难揭示其内在的规律。本文在考察与分析传统预测模型的基础上，探讨了一种面向企业销售分析、预测和决策的、由神经网络和模糊理论相结合的预测模型，并针对算法性能的改善和精度的提高进行了更深一步的研究。　　 在具体方法上，本文首先将模糊理论引入传统预测模型，以模糊数学中隶属度的方式和模糊综合评判方法对影响销售的模糊因素进行量化研究，同时将分析结果作为神经网络输入的一部分，以提高产品销售预测的准确度；另一方面，通过调整网络输入参数将外推预测引向引导预测，为全面反映经营单位的运行状况，进而对其调整营销策略提供客观数据的支持。　　 在算法的实现方面，本文以运动俱乐部管理信息系统为项目背景，在分析该算法针对销售预测分析应用的可行性的基础上，针对俱乐部销售数据，通过数据预处理、数据集成、数据归约以及神经网络非线性预测等几大环节，探讨了球场短期销售额外推预测和通过策略调整如何增加未来销售额的引导预测，为球场运营提供决策支持。　　 最后设计了一个具有数据采集、算法选择、销售预测功能的原型系统，在使用的销售数据皆为一手现场资料的前提下，力求实现未来销售额的变化趋势的准确预测。原型系统的评测结果表明该系统预测模型通过结构参数、算法参数、模糊参数等方面的优化，可提高预测精度。