【摘 要】
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烟草供给预测一直以来是烟草行业销售的重要环节之一,然而区域内烟草的供给预测单纯依靠人工和市场反馈,常常会发生部分地区烟草滞销,脱销等因投放不合理所产生的问题.虽然现
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院; 浙江省烟草公司宁波市公司;
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LY19F020030)资助
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烟草供给预测一直以来是烟草行业销售的重要环节之一,然而区域内烟草的供给预测单纯依靠人工和市场反馈,常常会发生部分地区烟草滞销,脱销等因投放不合理所产生的问题.虽然现在已经有很多针对烟草行业的供给预测算法,但是目前还没有考虑投放量的供给预测服务算法.考虑到烟草投放量的供给预测服务算法,使烟草的销售过程中不会产生因投放不合理产生滞销,脱销等问题.因此本文提出了一种面向烟草行业的供给服务预测算法,弥补这一不足.算法利用随机森林算法预测烟草的销量,采用传统算法中未曾使用过的分类的方式,进行预测,之后结合ARIMA模型建立烟草的投放模型,从而完善整个烟草供给服务.经实验证明,本算法对于烟草销量预测结果平均误差为平均误差为0. 076,大类客户投放量平均误差为0. 064,小类客户投放量平均误差为0. 068.
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