基于BP神经网络的网店销售预测模型研究

合集下载

基于BP神经网络的预测建模技术研究

基于BP神经网络的预测建模技术研究在大数据时代，数据分析和预测模型已变得越来越重要。

这些技术不仅适用于商业领域，还可以应用于金融、医疗、环境科学等领域。

预测建模技术可以帮助我们了解数据中的趋势和模式，并且指导决策。

在诸多预测模型中，BP神经网络被广泛应用于各种领域。

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，被广泛应用于机器学习和模式识别领域。

BP神经网络可以分为前向神经网络和反向神经网络。

前向神经网络是一组节点的连接网络，每个节点传递信号给下一个节点，从而形成计算输出的模型。

反向神经网络则是一种学习和识别模式的算法。

反向神经网络将计算误差并沿着网络向后传递，以调整神经网络的权重。

BP神经网络具有多个层次和不同的节点数。

这些层次包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层和输出层很容易理解，而隐藏层是模型实现预测的核心。

隐藏层的节点数量越多，模型性能越好，但训练和计算时间也会相应增加。

随着BP神经网络的不断发展，现有的创新和技术可以提高模型的预测性能和训练速度。

BP神经网络提供了一种直接从数据中学习模型的方法。

在数据分析中，样本数据是最重要的资源。

在实际操作中，我们需要将数据分成测试样本和训练样本。

训练样本被用于调整网络的权重，以便预测结果与实际结果最为接近。

测试样本可以用于验证模型的准确性，并使用其他评估指标来评估模型的性能。

在进行BP神经网络模型训练之前，我们需要掌握一些基本步骤和技术。

首先，我们需要提前规划好模型的结构和样本数据。

这些数据可以是CSV文件或数据库中的数据。

其次，我们需要进行数据预处理和清洗。

数据预处理包括缺失数据处理、异常数据处理、数据标准化等。

然后我们需要确定网络的各种参数，如学习率、最大迭代次数、停止条件等。

最后，我们通过反向传播算法进行模型训练。

BP神经网络可以应用于各种领域，例如金融、股票市场、电力工业、环境科学等。

在金融领域，BP神经网络可以用于股票市场预测、外汇汇率预测、信用评估等方面。

基于神经网络的市场营销策略分析研究

基于神经网络的市场营销策略分析研究随着时代的发展，营销领域也在不断发展，其中神经网络（Neural Network）的应用正在逐渐成为市场营销策略分析研究的重要工具。

神经网络是一种类比于人脑神经系统结构的模型，在处理数据时可以模拟人脑处理信息的方式。

因此，神经网络在市场营销中被广泛应用，掌握了其应用技巧与方法对于市场营销的决策制定和效果提升具有重要的指导意义。

一、神经网络在市场营销中的应用市场营销中常用的神经网络模型有BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络和SOM神经网络。

神经网络的应用在市场营销中有如下优点：1. 可以进行大量数据处理市场营销数据是大量数据的集合，传统的分析过程采用手工处理，耗时耗力成本高，而神经网络处理数据的量大、精确度高、速度快，适合市场营销数据的处理分析工作。

2. 针对消费者个性化的需求市场营销的目的是让消费者对产品产生购买欲望，而神经网络可以分析消费者的个性化需求，进行个性化营销，推动营销效果的提升。

3. 确定营销策略和目标神经网络可以从大量的市场数据中分析出消费者的需求、市场的趋势以及产业的方向，制定出适合的营销策略和目标，实现最优化的营销方案。

二、神经网络在市场营销中的应用案例1. 百度推荐在百度推荐中，使用了基于神经网络的深度学习算法，通过分析用户的点击历史和搜索行为，可以为用户提供更加智能化的推荐服务。

2. 美团点评在美团点评中，使用了基于深度学习的神经网络算法，可以对用户的个性化需求进行分析，提供更加个性化的服务和营销推广。

3. 网易音乐在网易音乐中，采用了基于神经网络的用户画像分析算法，通过分析用户的音乐收听历史，为用户推荐更加符合其音乐口味的歌曲。

三、神经网络营销策略的实施流程1. 选择合适的神经网络模型根据市场的需求和数据的特点，选择适合公司的神经网络模型，其训练方式和参数设置都应根据实际情况选择。

2. 数据分析和处理通过对市场营销数据进行分析和处理，将数据转化为神经网络可以接受的格式，包括样本集、输入变量和输出变量。

基于神经网络的零售业预测模型研究

基于神经网络的零售业预测模型研究在零售业中，拥有准确的销售预测模型是极其重要的。

如果预测不准，企业将会浪费大量人力物力和资金，甚至导致业务的失败。

因此，建立一个高效的零售业销售预测模型对企业至关重要。

而在现代智能科技的帮助下，基于神经网络的销售预测模型已经成为一种有效的解决方案。

神经网络是模拟人脑神经系统的计算模型，它由神经元网络和各种连接组成。

这种模型拥有丰富的参数和能力，可以通过学习模式来精确地预测结果。

在零售业中，我们可以将神经网络应用于销售预测模型，通过学习历史销售数据和各种影响因素，来对未来的销售额进行预测。

首先，我们需要收集和整理各种与销售相关的数据。

关于零售业的销售数据，我们可以收集销售额、产品种类、促销活动、季节变化、商场位置等方面的数据。

我们可以使用数据挖掘的技术，来从大数据源中提取和整理数据，准确地描述各种销售活动和客户消费习惯的变化趋势。

其次，在将数据输入到神经网络之前，我们需要对数据进行处理。

数据处理的目的是将原始数据转换为适合神经网络处理的形式。

这个过程包括数据清洗、数据标准化、特征提取等步骤。

例如，我们可以通过将销售数据均一化，将各种数据依据一定的规律进行筛选或整合，来提高模型的精确度。

接着，我们需要设计和构建一个合适的神经网络模型。

在设计模型时，我们需要考虑到时间序列、回归分析、分类分析等方面的因素。

我们可以根据实际情况来选择不同的神经网络构架，如前向神经网络、循环神经网络、多层神经网络等。

在确定好网络结构和参数之后，我们就可以将处理好的数据输入到模型中，并训练模型进行预测。

最后，我们需要对模型的效果进行评估和优化。

在评估模型时，我们可以使用各种评估指标，如均方误差、绝对误差等来确定准确率。

如果出现误差高的情况，我们可以考虑模型优化的方法，如改变网络结构、增加数据量、调整参数等。

在今天竞争非常激烈的零售业中，拥有一个准确的销售预测模型对企业的发展至关重要。

神经网络作为一个新兴的技术，提供了一种高效、精确的预测方法。

基于数据挖掘的电商销售预测模型

基于数据挖掘的电商销售预测模型一、引言电商行业已经成为当前最为兴盛的网络经济领域之一，而其中最为重要的莫过于电商销售预测。

准确的预测模型可以为企业提供准确的销售预测，进而帮助其制定更加科学的生产和销售计划，从而实现销售目标的最大化。

本文将基于数据挖掘的方法，针对电商销售预测问题进行研究，提出一种电商销售预测模型，并对该模型进行分析和验证。

二、电商销售预测模型的构建1. 数据预处理：为提高预测模型的准确度，首先需要对数据进行处理，包括数据清洗、数据预处理和特征选择等。

其中，数据清洗是指删去异常值和缺失值的处理方式，数据预处理则是指对数据进行归一化，去除噪声和重复数据等操作。

2. 特征选择：电商销售预测的特征选择是指从大量的指标或因素中选取最具代表性和关联性的特征，以减少维数，提高模型的预测精度。

特征选择的方法有很多，包括相关系数分析、主成分分析、卡方检验和信息增益等方法。

在实际操作中，可根据数据的特点和研究任务的要求选择最佳的特征选择方法。

本文选用的预测模型是基于神经网络算法的BP神经网络模型。

BP神经网络是一种常用的人工神经网络，其具有良好的学习和预测能力，适用于多种复杂性问题的建模。

4. 模型训练和验证：在数据预处理、特征选择和模型建立后，需要进行模型的训练和验证工作，以提高模型预测的准确度。

模型训练和验证工作可采用交叉验证等方法，选出最佳的预测模型，同时要对模型进行调整和优化。

三、案例分析为验证本文提出的电商销售预测模型的有效性和准确性，选择了一家电商企业作为案例进行实证研究。

该企业销售数据覆盖多个市场，在不同时间段内销售情况有所不同。

1. 数据搜集首先，收集了该企业2015年至2019年的销售数据，包括销售数量、销售金额、销售类别、销售时间和地点等信息。

2. 数据预处理对数据进行了清洗和预处理，删去了缺失值和异常值，同时对不同的指标进行了归一化处理和特征选择。

基于BP神经网络算法，建立了销售预测模型，并在该模型中引入了因素权重的设置，提高了模型的预测精准度。

基于BP-AdaBoost的电商短期销量预测模型

基于BP-AdaBoost 的电商短期销量预测模型①王丽红(烟台汽车工程职业学院经济管理系, 烟台 265500)通讯作者: 王丽红摘　要: 电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost 思想集合多个传统的BP 神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.关键词: AdaBoost; BP 神经网络; 电子商务; 销量预测; 短期销量; 时间序列引用格式: 王丽红.基于BP-AdaBoost 的电商短期销量预测模型.计算机系统应用,2021,30(2):260–264. /1003-3254/7790.htmlForecast Model of Short-Term Sales in E-Commerce Based on BP-AdaBoostWANG Li-Hong(Department of Economic Management, Yantai Automobile Engineering Professional College, Yantai 265500, China)Abstract : E-commerce is a new business mode on a large scale and with great potential that is flourishing along with the emerging Internet technology. Forecasting short-term sales of products can help e-commerce companies respond more quickly to market changes. This study establishes a forecast model of short-term sales applied to the e-commerce accounting system based on historical data on e-commerce sales and clicks on portal products. With the adoption of AdaBoost idea, the forecast results of multiple traditional BP neural networks are assembled, leading to a higher accuracy.According to the characteristics of the short-term sales in e-commerce, we plan the timing design of time window and establish a forecast model of sales in the unit of day considering the weekend effect. Experiments show that the forecast error of this model can be controlled within 20%.Key words : AdaBoost; BP neural network; e-commerce; sales forecast; short-term sales; time series近年来, 电子商务的发展势头强劲, 一度对传统的实体经济产生了非常大的冲击. 仅2019年上半年, 销售额已经达到了惊人的195 209.7亿元[1], 且2019年天猫双十一购物节活动成交额突破100亿, 仅用了1分36秒, 这在以往的传统零售行业内几乎是无法想象的[2].随着电商行业的兴起, 国内涌现出天猫、淘宝、京东等大型电商平台, 并产生了B2B 、B2C 、C2C 等许多新模式, 这些足以看出电商行业巨大的发展潜力[3].由于电子商务具有数据化、集成化、互动化的特性, 使得电子商务会计系统与其他传统会计系统相比具有更大的数据规模, 同样也蕴藏了更多待挖掘的数据信息[4,5]. 各电商企业在产品销售过程中会产生大量的销售数据, 如何处理这些销售数据, 并从中发掘销量变化的规律, 指导电商企业制订策略, 对电商企业管理计算机系统应用 ISSN 1003-3254, CODEN CSAOBNE-mail: Computer Systems & Applications,2021,30(2):260−264 [doi: 10.15888/ki.csa.007790] ©中国科学院软件研究所版权所有.Tel: +86-10-62661041① 收稿时间: 2020-06-23; 修改时间: 2020-07-21, 2020-07-29; 采用时间: 2020-07-31; csa 在线出版时间: 2021-01-27260具有十分重要的意义[6]. 同时, 销量预测也是新型电子商务会计系统中一个重要的组成模块[7].目前, 各个行业的销量预测方法大多是依据历史销量对未来销量的预测. 付敏娟等人考虑了指数平滑模型较大的预测误差和神经网络的过拟合问题, 提出了用二次指数平滑序列改进BP神经网络的指数平滑神经网络太阳能热水器销售预测模型[8]. 圣文顺等用遗传算法改进传统的BP神经网络, 并用时间序列对模型进一步校正, 大大降低了预测误差[9]. 王建伟利用产品销售共性提取产品聚类簇, 再使用时间序列模型得出预测结果并通过隐马尔科夫预测模型给出预测结果的概率分布[10]. 上述销量预测方法均采用常用的时间序列模型, 说明基于历史数据的销量预测具有更高的可行性和可靠性. 由于BP神经网络存在的过拟合、收敛慢、误差大等问题, 采用其他方法对神经网络进行改进也是较为可行的方法.本文建立了一种电子商务会计系统中的短期销量预测模型, 其以日销量为预测单位, 并考虑电商行业内较为常见的“周末效应”改进时间窗的时序设计和预测模型结构. 运用AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 通过增加弱预测器数量重点学习预测错误的样本并分配预测器权重, 根据预测器权重组合多个BP神经网络(以下简称BPN)的模型输出建立一个准确率更高的预测模型. 短期销量预测对于迅速反应电商行情变化, 制订短期内稳定销量的应对方案和促销计划具有重要的意义.1 AdaBoost-BPN预测模型的建立1.1 BPN弱预测器BPN是机器学习领域应用较为广泛的一种神经网络算法, 常用于模式识别、数据分类、数据挖掘等领域. BPN实际上是一个大型的双向循环的迭代计算模型, 正向计算过程是简单的输出结果计算, 反向的误差修正计算是BPN的算法核心, 通过Widrow-Hoff学习规则对各节点的权值进行反复的修正, 直至输出结果误差小于期望阈值[11–13]. 常见的BPN一般为3层结构,分别为输入层、隐含层和输出层, 较为复杂的工程可能用到多隐含层的网络结构, 3层BPN的网络结构如图1所示.1.2 AdaBoost算法AdaBoost算法也是一种迭代算法, 其思想来源于Hansen提出的同一样本的多个神经网络的组合能够提高网络泛化能力的理论[14]. 针对用于数据预测的算法, AdaBoost算法是按照一定的规则将多个BPN弱预测器集合为一个强预测器. 这里所提到的多个BPN预测器集合的规则就是AdaBoost算法的核心规则, 与BPN的节点权重修正类似, 也是通过计算各BPN弱预测器的权重对BPN弱预测器的结果进行组合[15,16].图1 3层BPN网络结构图AdaBoost算法的具体执行步骤如下:1)首先, 对每一个输入样本设置权重ω1(n)=1/N, N为样本总数. 利用第1个BPN弱预测器进行第1次训练, 并计算错误率ε.2)利用错误率按照式(2)计算BPN弱预测器的权重αi, i为BPN弱预测器编号.3)按照式(3)规则确定第2个BPN弱预测器的样本权值, 增加预测不准确的样本的权值, 降低预测准确的样本的权值, 即重点学习预测错误的样本, 其中h i(x n)为第i个BPN弱预测器第n个样本的预测结果.4)按照上述规律一直进行迭代计算直至第I个BPN弱预测器, 得到I个BPN弱预测器的权重集合{α1, α2, ···, αI}, 按照式(4)计算所有BPN弱预测器的集合预测结果, 其中sign代表符号函数.2021 年第 30 卷第 2 期计算机系统应用2611.3 AdaBoost-BPN 预测模型工作原理BPN 弱预测器均采用2层隐含层的BPN, BPN 的隐含层节点数量采用式(5)确定.其中, N h 为隐含层节点数量; N i 为输入层节点数量, 由预测样本数据的维数决定; N h 为输出层节点数量, 由预测结果数据维数决定, R 为[0,10]之间的随机数. 神经网络训练过程中, 不是隐含层节点数量越多训练效果越好, 因此具体的隐含层节点数量需要进行大量的训练试验来确定. BPN 弱预测器的输入为历史销售数据,输出结果为销量预测数据.AdaBoost-BPN 预测模型的实质是将BPN 弱预测器融入AdaBoost 的算法的过程中, AdaBoost 算法通过不断增加BPN 弱预测器数量强化训练那些预测结果不准确的样本, 直至预测误差达到设置的误差阈值.AdaBoost 算法的输入为BPN 弱预测器模型和样本数据, 输出为多个BPN 弱预测器的预测模型和权重, 并组合得到一个强预测器. AdaBoost-BPN 预测模型流程图如图2所示.图2 AdaBoost-BPN 预测模型流程图2 基于时间序列的短期销量预测模型目前常见的销量预测模型大多以月销量或者周销量作为基本预测单位[17,18], 随着电商行业规模的不断增大, 入驻电商领域的商家越来越多, 甚至以个人为主导的C2C 商业模式也展现出较大的活力和发展潜力, 电商行业的竞争愈发激烈[19]. 在这种情况下, 以往的销量预测方法已经无法保证预测的及时性, 因此本文建立的AdaBoost-BPN 短期销量预测模型以日销量作为预测基本单位.基于时序数据的预测任务通常用时间窗口切割时间轴来获得训练样本, 本文建立的时间轴设计了两个固定跨度的时间窗口, 观测时间窗和预测时间窗[20,21].本文以某电商平台商家LMAZ-CG1520型号牛仔裤的历史销量和链接点击量数据作为模型的训练和测试数据. 该组数据具有较为明显的分布特征, 同一周内工作日的销量和周末的销量会一般存在较大的差别, 周末两天的日销量会明显高于工作日5天的日销量, 本文称之为电商的“周末效应”. 除了特殊节假日和平台促销活动期间, 其他时间的销量基本遵循以一周为周期的短期循环. 为了使模型的训练能够全面采集一周内的销量变化特征, 同时考虑“周末效应”的影响, 本文采用观测时间窗跨度为5, 预测时间窗跨度为3, 当时间轴总跨度为n 时, 即以n 天的历史销量数据作为训练数据集, 将得到n −5+1组训练数据, 时间轴的划分如图3所示.图3 时间轴划分图AdaBoost-BPN 短期销量预测模型的观测时间窗跨度为5天, 常规的事件窗采样无法判断观测时段内是否存在周末, 因此本文在模型的输入部分增加了1个输入层节点, 该输入节点称为“周末因子”. 电子商务销量历史数据中包含该条记录的时间标签, 判断该条记录是否为周末的销量较为简单. 当“周末因子”为1时,代表此次训练样本中包含周末销量, 能够帮助网络调整权重, 5组输入数据相邻的两组明显偏高的数据或者边缘1组明显偏高的数据即为周末销量; 当“周末因子”为0时, 代表此次训练样本均为工作日销量.电商平台中某商品的销量与该商品链接的点击量有直接关系, 模型输入中应包含该商品的历史销量、历史点击量和“周末因子”. 因此, 单个BPN 弱预测器一共有11个输入节点, 3个输出节点, 共设置两层隐含层, 第一层隐含层采用tansig 函数作为传递函数, 第二计算机系统应用2021 年第 30 卷第 2 期262层隐含层采用pureline函数作为传递函数, 经过大量的训练测试, 隐含层节点数分别为13和3时, 模型的训练效果最佳, 训练次数为1000次时, 网络计算精度可以达到0.01. 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN短期销量预测模型中单个BPN弱预测器的结构如图4所示.图4 单个BPN弱预测器结构图3 短期销量预测实验实验数据取自某电商商家2019年第三、四季度LMAZ-CG1520型号牛仔裤的历史销量数据和历史点击量数据, 其中有效数据段共184条, 采用7、8、9、10、11月份的数据作为训练数据集, 数据段共153条,有效训练样本149组. 12月份数据作为测试数据集, 数据段共31条. 分别采用普通BPN弱预测器、AdaBoost-BPN预测模型和加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型进行销量预测实验, 预测结果采用预测误差进行评价. 图5为不同模型的销量预测测试结果, 以及预测结果与真实数据的对比. 图5中不同预测模型的预测曲线表明, 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型的预测曲线与实际销量的重合度最高, 没有加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型表现稍差, 而只用一个普通的BPN弱预测器的预测结果偏差很大.表1为不同模型的平均预测误差对比. 由表1结果分析, 采用普通BPN弱预测器的误差远远大于AdaBoost-BPN预测模型的误差, 说明基于AdaBoost思想集合多个BPN弱预测器结果能够提升预测的准确率; AdaBoost-BPN预测模型与普通BPN弱预测器相比, 预测效果得到了较为明显的提升, 但是由于没有考虑“周末效应”, 一些特殊的样本数据拉低了整体的预测效果; AdaBoost-BPN预测模型在添加了“周末因子”后, 平均预测误差明显降低, 可以达到20%以内, 预测效果得到了极大的提升.图5 销量预测测试结果表1 不同模型平均预测误差对比(%)预测模型平均预测误差普通BPN弱预测器53.23AdaBoost-BPN预测模型26.32加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型18.89本文在建立时间轴时, 考虑到电商销量的“周末效应”, 确定的观测时间窗跨度为5天, 为了探究选取的观测时间窗跨度对预测效果的影响, 采用加入“周末因子”的AdaBoost-BPN预测模型, 将历史时间窗跨度分别设置为3、4、5、6、7再次进行预测实验, 实验结果如表2所示.表2 不同时间窗平均预测误差对比(%)观测时间窗跨度平均预测误差363.35436.32519.32624.68727.59由表2结果分析, 观测时间窗跨度为3和4时, 样本数据隐藏的信息量不足, 而且预测时间窗为3天, 理论上观测时间窗应大于预测时间窗, 较短的观测时间2021 年第 30 卷第 2 期计算机系统应用263窗跨度无法准确体现销量变化特征, 因此平均预测误差相对较大; 观测时间窗跨度为6和7时, 本文所建立的“周末因子”形同虚设, 模型无法准确反映“周末效应”带来的影响, 因此平均预测误差偏大; 只有观测时间窗跨度5时, 预测模型发挥出最良好的预测能力, 同时证明了“周末因子”的加入可以有效提升预测的准确度.4 结论在电商行业迅速发展的大背景下, 本文针对目前已有的商品销量预测模型预测误差大、无法满足商家对行情变化的迅速应变的问题, 提出了一种电子商务会计系统中的短期销量预测模型. 该模型以日销量作为预测基本单位, 采用近5天的销量数据和点击量数据对未来3天的销量变化情况进行预测. 借鉴AdaBoost 思想集合多个BPN 弱预测器形成强预测器, 提高预测准确率. 提出合理的日销量预测的时间轴设计方法, 根据电商产品销量的变化特性为预测模型添加“周末因子”, 使预测模型具备辨识“周末效应”的能力. 实验测试结果表明, 加入“周末因子”的AdaBoost-BPN 预测模型平均预测误差在20%以内, 能够有效预测未来短期内的销量变化情况, 对电商企业及时掌握产品销售情况, 并对短期内存在的销售风险制订及时有效的应对措施具有重要的意义.参考文献夏平, 杨继平. 电商行业财务数据与大数据耦合协同评价.财会月刊, 2020, (9): 27–34.1路澳征, 张媛媛. “互联网+创新创业”背景下农村电商的模式探索. 福建茶叶, 2020, 42(4): 33–34. [doi: 10.3969/j.issn.1005-2291.2020.04.026]2申容宇. 探析“互联网+”时代跨境电商发展问题及对策. 智库时代, 2020, (15): 41–42.3车久菊. B2C 电子商务模式下电商企业经营模式变革. 中外企业家, 2020, (11): 88–89.4刘振, 宋寒, 代应, 等. 新零售”背景下的电商企业渠道决策——基于体验店服务水平与市场需求. 财会月刊, 2020,(8): 115–122.5李寿喜, 汪梦晓. 我国收入会计准则变动对电商企业会计核算的影响. 会计之友, 2018, (5): 142–144. [doi: 10.3969/j.issn.1004-5937.2018.05.033]6李贞. 互联网环境下电子商务营销渠道优化探索. 财富时代, 2020, (5): 43.7付敏娟. 基于指数平滑与神经网络模型的太阳能热水器销售预测[硕士学位论文]. 湘潭: 湘潭大学, 2017.8圣文顺, 赵翰驰, 孙艳文. 基于改进遗传算法优化BP 神经网络的销售预测模型. 计算机系统应用, 2019, 28(12):200–204. [doi: 10.15888/ki.csa.007174]9王建伟. 基于商品聚类的电商销量预测. 计算机系统应用,2016, 25(10): 162–168. [doi: 10.15888/ki.csa.005423]10王菲. 一种基于自适应遗传BP 算法的神经网络目标分类器设计方法. 自动化技术与应用, 2007, 26(12): 80–82. [doi:10.3969/j.issn.1003-7241.2007.12.029]11Hinton GE, Nowlan SJ. The bootstrap widrow-hoff rule as acluster-formation algorithm. Neural Computation, 1990,2(3): 355–362. [doi: 10.1162/neco.1990.2.3.355]12朱兴统. 基于改进粒子群优化BP 网络的城市用水量预测.计算机与现代化, 2012, (8): 21–23, 27. [doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2012.08.006]13Hansen LK, Salamon P. Neural network ensembles. IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1990, 12(10): 993–1001. [doi: 10.1109/34.58871]14张晶. 基于AdaBoost 回归树的多目标预测算法. 计算机与现代化, 2017, (9): 89–95, 105. [doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2017.09.017]15闫博, 周在金, 李国和, 等. 基于ARMA 和BP_AdaBoost的组合销售预测模型研究. 计算机与现代化, 2015, (2):14–18. [doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2015.02.004]16王雪蓉, 万年红. 基于跨境电商可控关联性大数据的出口产品销量动态预测模型. 计算机应用, 2017, 37(4): 1038–1043, 1050. [doi: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.04.1038]17Ghavamipoor H, Golpayegani SAH. A reinforcementlearning based model for adaptive service quality management in E-Commerce websites. Business &Information Systems Engineering, 2020, 62(2): 159–177.18Zahari A, Jaafar J. Combining hidden markov model andcase based reasoning for time series forecasting. Proceedings of the 13th International Conference on Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques. Langkawi, Malaysia .2015. 237–247.19孙钰. 基于数据挖掘的电商促销活动效应与销量预测研究[硕士学位论文]. 上海: 东华大学, 2017.20黄文明. 基于深度学习的商品销量预测研究[硕士学位论文]. 南京: 南京理工大学, 2019.21计算机系统应用2021 年第 30 卷第 2 期264。

基于神经网络的电子商务销售预测模型研究

基于神经网络的电子商务销售预测模型研究一、绪论随着互联网的发展，电子商务已经成为商业中不可或缺的一部分。

然而，在激烈的市场竞争之下，如何预测销售量成为任何一家电子商务企业的重要问题。

而神经网络作为一种人工智能技术，在数据处理和预测上展现了出色的能力，因此本文将探讨基于神经网络的电子商务销售预测模型研究。

二、相关工作在电子商务销售预测方面，传统的统计学方法如ARIMA模型和回归模型等应用广泛。

然而，这些方法需要对数据的分布和相关性做出很多假设，因此无法处理大量非线性和复杂的数据。

另外，这些方法无法处理时间序列数据中的突变和异常值，而这在电子商务销售预测中非常普遍。

相比之下，神经网络具有强大的非线性映射能力，对于复杂系统和数据处理更为有效。

已有研究表明，在基于神经网络的销售预测中，相比于传统方法，预测精度更高。

三、模型构建基于神经网络的电子商务销售预测模型的构建包括数据预处理和神经网络的选择、构建和训练等几个步骤。

1、数据预处理在数据预处理阶段，我们需要对原始数据进行清洗和处理，以便于神经网络求解。

具体的，我们需要对数据进行标准化和归一化处理，去除异常值和缺失值。

另外，在时间序列问题中，还需要对数据进行滞后处理，以便于建立时间序列预测模型。

2、神经网络的选择和构建在神经网络的选择方面，我们可以根据预测问题的特征选择不同的神经网络结构。

例如，时间序列预测问题通常使用循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）。

在神经网络的构建过程中，我们需要选择网络的层数、节点数和激活函数等超参数，并采用交叉验证等方法来确定最终的模型结构。

3、模型训练和验证在模型训练和验证阶段，我们需要将清洗和处理后的数据分成训练集、验证集和测试集三个部分。

我们使用训练集来调整神经网络的参数，使用验证集来检验模型效果，并对模型的泛化能力进行验证。

一般来说，我们使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的性能。

基于BP神经网络的预测分析研究

基于BP神经网络的预测分析研究BP神经网络被广泛应用于预测分析，BP神经网络是一种基于反向传播算法的人工神经网络模型，可以用于分类、回归以及时间序列预测等方面。

它的基本思想是通过多层的神经元组成的网络来模拟人类大脑的学习和推理过程，从而实现对输入与输出之间的非线性映射。

由于该模型具有高度的灵活性和适应性，因而在数据挖掘、智能决策等领域得到广泛的应用。

预测分析是BP神经网络应用的一种重要形式，其目的在于根据历史数据来预测未来的趋势和变化，帮助人们制定决策和策略。

在预测分析中，BP神经网络主要通过以下几个步骤来完成预测任务。

数据预处理在开展预测分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理。

数据清洗主要包括错误数据的识别和剔除，缺失数据的填充等；数据预处理主要包括数据归一化和特征筛选。

归一化可以将不同量纲的数据转化为相同的标准，以避免由于数据量纲不同带来的影响。

特征筛选则可以选择和预测目标强相关的特征变量，以提高模型的精度和预测能力。

建立模型在BP神经网络中，神经元之间的连接权值和偏置可以通过样本训练来不断调整，使得模型拥有更好的拟合能力和预测精度。

在建立模型时，我们需要选择适当的网络拓扑结构、学习率和动量系数等参数，以及合适的激活函数、误差函数和优化算法等。

基于现有的数据集，我们可以通过反向传播算法来优化网络权值，并得到相应的预测模型和预测规则。

模型训练模型训练是指在样本集上通过反向传播算法对网络的权值和偏置进行迭代调整，以达到最小化误差的目标。

模型训练通常可以采用梯度下降或牛顿法等优化算法，通过不断地迭代反向传播来更新权值和偏置。

在训练过程中，我们可以通过交叉验证和模型评估等方式来评估模型的性能和泛化能力，以调整模型参数并优化模型结构。

模型应用模型应用是指将训练好的模型应用于实际问题中，通过输入相应的输入变量，得到相应的预测结果。

在应用过程中，我们需要对输入数据进行归一化和特征选择，以匹配预测模型的输入要求。

基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究

基于BP神经网络法银行产品营销预测模型的研究随着互联网的快速发展和金融市场的竞争加剧，银行产品营销变得越来越重要。

为了提高产品销售量，银行需要准确预测不同客户对特定产品的购买意愿。

本文将基于BP神经网络法研究银行产品营销预测模型。

银行产品营销预测模型的建立可以帮助银行更好地了解客户需求和购买行为，从而优化产品策略和提高销售效果。

BP神经网络法是一种经典的人工神经网络模型，具有较强的非线性拟合能力和适应性，可以应用于复杂的预测问题。

本文首先介绍BP神经网络模型的基本原理和训练算法。

BP神经网络模型由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接受特征向量作为输入，隐藏层通过激活函数对输入进行加权和求和，并将结果传递给输出层。

输出层根据特定的问题进行分类或回归预测。

BP算法通过梯度下降法不断调整神经元之间的权值和阈值，以最小化预测误差。

然后，本文提出了银行产品营销预测模型的建立思路和步骤。

收集客户的相关信息和历史购买记录。

然后，根据这些信息构建特征向量，并进行数据预处理和特征选择。

接下来，将数据集划分为训练集和测试集，用训练集对模型进行训练，并用测试集对模型进行评估和验证。

利用模型对新的客户和产品进行预测，并进行结果分析和优化调整。

本文对银行产品营销预测模型进行实证研究。

以某银行的个人贷款产品为例，收集了客户的个人信息、收入水平、借贷记录等特征，并构建了相应的特征向量。

通过对模型进行反复调整和训练，得到了较好的预测效果。

基于BP神经网络法的银行产品营销预测模型可以有效提升银行的产品销售效果。

通过深入研究客户需求和行为，银行可以根据预测结果针对性地开展产品推广和销售活动，从而实现增收和提高客户满意度的目标。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

店铺销售额。仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额，从而验证了模型的有效性和准
确性．
关键词：ＢＰ神经网络：网店；销售预测
中图分类号：ＴＰ１８３：Ｆ７２４．６文献标志码：Ａ文章编号：１００９ — ７８２１（２０１６）０５ — ００２８ — ０７
商品收藏次数来预测网店销售额的ＢＰ神经网络模型。模型的训练样本为五皇冠淘宝网店２０１６ — ０４ —
２１至２０１６ — ０７ — ０９时间段销售数据，应用构建的模型预测该网店２０１６ — ０７ —１０至２０１６ — ７ —１０９时间段
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｓａｌｅｆｏｒｃａｓｔｍｏｄｅｌｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ，ｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｓａｌｅｓｆｏｒｃａｓｔｍｏｄｅｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｄｅｄｏｎｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｕｓｅｒｖｉｓｉｔｏｒ，ｅ，ｕｓｅｒｕｎｉｔｐｉｃｒｅａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｇｏｏｄｓｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｒａｉｎｉｎｇｓａｍｐｌｅｏｒｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｓ
ｔｈｅｓａｌｅｄａｔａｏｆｈｅｔｉｖｆｅｃｒｏｗｎｔａｏｂａｏｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｂｅｔｗｅｅｎ２０ｌ６一ｏ４—２１ａｎｄ２０１６—０７－ｏ９．Ｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｓａｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎ２０１６－Ｏ７—１０ａｎｄ２０１６ —０７—１９ｉｓｆｏｒｃａｓｔｅｄｂｙａｐｐｌｙｉｎｇｏｒｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｍｏｄｅ１．ｈｅＴｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔｓｈｏｗｓｔｈｅｍｏｄｅｌｃａｎｆｏｒｃａｓｔｔｈｅｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｓａｌｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｔｈｕｓｖｅｉｆｒｙｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｖａｌｉｄｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｏｄｅ１．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅ；ｓａｌｅｓｆｏｒｃａｓｔ
２．ＤｅｐａａｅｎｍｔｆｏＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＭｉｎｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｆｕｚｈｏｕ，Ｆｕｊｉａｎ３５０１０８，Ｃｈｉａ）ｎ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｌｉｎｅｓｔｏｒｅｓａｌｅｆｏｒｃａｓｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ＷＥＮＧＹｉｎｇｊｉｎｇ，ＦＥＮＧＨｕｉｂｉｎ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｅｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｍｉｎｊｉａｎｇ妇ｅ，Ｆｕｚｈｏｕ，Ｆｕｊｉａｎ３５０１０８，Ｃｈｉｎａ；
２０１６年第５期
闽江学院学报
Ｊ０ＵＲＮＡＬ０ＦＭＩＮＪＩＡＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ｎｏ．５２０１６ＧｅｎｅｒａｌＳｅｒｉａｌＮｏ．１５７
（总第１５７期）
基于ＢＰ神经网络的网店销售预测模型研究
翁莹晶．冯慧斌
（１．闽江学院经济与管理学院，福建福州３５０１０８；２．闽江学院计算机科学系，福建福州３５０１０８）
摘要：应用ＢＰ神经网络对网店销售模型进行了研究，建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和