基于SVM的一種價(jià)格促銷(xiāo)短期銷(xiāo)售利潤(rùn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、價(jià)格促銷(xiāo)是零售行業(yè)最常見(jiàn)的銷(xiāo)售手段，零售商在促銷(xiāo)后希望了解促銷(xiāo)帶來(lái)的銷(xiāo)售利潤(rùn)，更希望在促銷(xiāo)前預(yù)測(cè)到促銷(xiāo)商品的售價(jià)如何制定才可帶來(lái)利潤(rùn)的最大值。 傳統(tǒng)的信息管理系統(tǒng)通常采用傳統(tǒng)的如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線(xiàn)性回歸方法等傳統(tǒng)方法來(lái)對(duì)銷(xiāo)售量作預(yù)測(cè)。由于傳統(tǒng)方法存在先天的缺點(diǎn)，預(yù)測(cè)結(jié)果不太令人滿(mǎn)意。近幾年新型的，基于統(tǒng)計(jì)理論學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的支持向量機(jī)在分類(lèi)和預(yù)測(cè)方面得到很大的應(yīng)用。它的優(yōu)點(diǎn)是非常適合小樣本、非線(xiàn)性、高維的樣本集。 本系統(tǒng)通過(guò)采用近

2、年來(lái)新型的支持向量機(jī)方法來(lái)對(duì)促銷(xiāo)商品短期銷(xiāo)售量及銷(xiāo)售利潤(rùn)作預(yù)測(cè)。訓(xùn)練樣本集符合小樣本、非線(xiàn)性、高維的特點(diǎn)。所以，很好的體現(xiàn)支持向量機(jī)方法的優(yōu)勢(shì)。本系統(tǒng)采用某中型超市近一年的數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)分析從數(shù)據(jù)集中提煉出6項(xiàng)主要影響模型的因素指標(biāo)作為模型輸入值，經(jīng)過(guò)歸一化的處理后，劃分為訓(xùn)練集和檢驗(yàn)集，再把數(shù)據(jù)通過(guò)支持向量機(jī)中的非線(xiàn)性向量回歸方法，選取非線(xiàn)性向量回歸方法中的徑向基RBF核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與檢驗(yàn)，得到訓(xùn)練模型，再根據(jù)模型使用檢驗(yàn)

3、集的數(shù)據(jù)代入模型進(jìn)行檢驗(yàn)。系統(tǒng)在檢驗(yàn)后，還對(duì)檢驗(yàn)值加以評(píng)價(jià)，采用平均相對(duì)誤差、最大相對(duì)誤差、均方根誤差等作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?。根?jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的誤差情況，選取合適的模型對(duì)指定的未知值進(jìn)行預(yù)測(cè)。填寫(xiě)需要進(jìn)行促銷(xiāo)的商品名稱(chēng)、促銷(xiāo)價(jià)格及促銷(xiāo)時(shí)長(zhǎng)，系統(tǒng)參考促銷(xiāo)該商品前的銷(xiāo)售情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果為促銷(xiāo)期間的銷(xiāo)售量及利潤(rùn)總額。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，較之傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法而言，支持向量機(jī)的非線(xiàn)性回歸方法更具普遍性和實(shí)際意義，在小量訓(xùn)練樣本集上取