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预测是销售企业面临的至关重要的问题，预测精度会直接影响到企业的利润及长远发展。考虑到化妆品销售独特的生命周期特点，提出基于案例推理技术的化妆品销售组合预测模型。基于案例推理技术能够弥补短生命周期产品数据不足的问题，根据“最相似”产品的数据对目标产品属性进行推理计算，既提高了预测精度，又便于实际操作。在此基础上，提出了改进的BASS模型及季节性趋势增长模型，充分考虑数据序列波动的季节性、趋势性及其完整的生命周期特征。为了进一步提高预测精度，提出AFTER—GA组舍预测算法，并添加PSOWV—SVM模型作为组