基于灰色系统的预测模型研究及应用开题报告
2021-12-14 21:56:32
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
在时尚零售行业,对于零售商的利润预测精度的水平起着至关重要的作用。为了避免缺货、保持高库存填充率,时装零售商需要特定的和准确的销售预测系统。对于一个有效的预测系统的关键因素是系统的长期可用性和全面的历史数据。然而,在时装零售行业,由于各种原因销售数据存储在销售点(POS)系统的存储总是不全面。因为短期历史数据现有普通预测方法都不适合时装零售商。本文提出一种基于周期截断积累的季节离散灰色预测模型与可修正的项目提高销售预测的准确性。提出的算法是验证使用真实数据的三个时装零售商POS销售高结束,介质和基本的时尚物品。这可以发现提出的该模型是可行的时装零售销售预测和优于其他技术发展水平预测技术。
国内外研究现状
灰色系统是20世纪80年代,由中国华中理工大学邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科,它是基于数学理论的系统工程学科。它把一般系统论,信息论和控制论的观点和方法延伸到社会,经济,生态等抽象系统,结合运用数学方法发展的一套解决灰色系统的理论和方法。经过20几年的发展灰色系统理论在我国已经应用到了很多领域。当前的预测技术通常分为两组:基于数学的古典方法和统计模型(如指数平滑法,回归分析,博克斯詹金斯提出的自回归移动平均模型(ARIMA),自我回归条件异质变异数模型(GARCH)),和使用人工智能技术的现代启发式方法包括人工神经网络(ANN)和演化计算。其中古典方法,指数平滑法,回归分析,ARIMA方法是基于博克斯和詹金斯的方法同时归类线性方法都是用了一个线性函数形式的时间分析系统建模。由于这些线性方法没有捕捉功能,这通常发生在实际时间序列数据像边远的观察和非对称循环,它们可能不适合许多现实世界的时间序列。此外,由于时间序列数据之间的关系和变量影响销售业绩是相当复杂,只有通过高精度的数据销售业绩才能确定。在实际数据描述特征中GARCH的方法被认为是一种非线性方法。
2. 研究的基本内容
本课题的主要内容从以下几个方面研究:
一、灰色系统理论已经时间序列预测法的出现及发展历程。这部分主要从灰色系统理论模型的需求及发展阐述。
二、基于灰色系统理论在国内外的研究,对时装销售进行初步的预测。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
1.2016.4-2016.4 收集大量相关资料,进行分析理解,对资料进行归纳总结。
2.2016.4-2016.4 完成写作提纲,进行论文构思,理清条理。
3.2016.4-2016.5 完成论文初稿,融入个人内容。
4. 参考文献
[1] 邓聚龙.灰色系统基本方法[m].武汉:华东理工大学出版社,1987.
[2] 徐建华.现代地理学中的数学方法[m].北京:高等教育出版社,2002.
[3] 李自珍,聂华林,徐建华.农业灰色系统的灰色预测与技术进步分析[j].兰州大学学报,1988,25(2):34-38.