【摘 要】
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电商销售环境下,订单量的影响因素众多,使用传统的预测方法已经不能满足当前预测需要.针对这一问题,本文构建了组合模型,考虑到影响因素的线性和非线性关系,选择ARIMA、BP神
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电商销售环境下,订单量的影响因素众多,使用传统的预测方法已经不能满足当前预测需要.针对这一问题,本文构建了组合模型,考虑到影响因素的线性和非线性关系,选择ARIMA、BP神经网络、XGBoost模型进行融合构建了商品订单预测模型.将该模型应用到亚马逊的构建组合预测模型.实验结果表明,组合预测模型相比于单一预测模型能够有效提高订单预测准确率.
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