《产品网上售卖分析系统的研制开发 ——算法研究及系统开发》776

《产品网上售卖分析系统的研制开发 ——算法研究及系统开发》776

ID:25923994

大小:301.00 KB

页数:19页

时间:2018-11-23

《产品网上售卖分析系统的研制开发                      ——算法研究及系统开发》776_第1页
《产品网上售卖分析系统的研制开发                      ——算法研究及系统开发》776_第2页
《产品网上售卖分析系统的研制开发                      ——算法研究及系统开发》776_第3页
《产品网上售卖分析系统的研制开发                      ——算法研究及系统开发》776_第4页
《产品网上售卖分析系统的研制开发                      ——算法研究及系统开发》776_第5页
资源描述:

《《产品网上售卖分析系统的研制开发 ——算法研究及系统开发》776》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、II.文献综述《产品网上售卖分析系统的研制开发——算法研究及系统开发》文献综述摘要:销售预测是指对未来特定时间内,全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估计。销售预测是在充分考虑未来各种影响因素的基础上,结合本企业的销售实绩,通过一定的分析方法提出切实可行的销售目标。无论企业的规模大小、销售人员的多少,销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。通过销售预测,可以调动销售人员的积极性,促使产品尽早实现销售,以完成使用价值向价值的转变。企业可以以销定产,根据销售预测资料,安排生产,避免产品积压。此系统研究的销售预测方法有移动平均算法、

2、自回归算法、指数平滑算法、时间序列分解算法、BP神经网络算法、时间序列和BP神经网络结合算法。移动平均算法主要适用于数据波动较小的数据。自回归算法主要适用于数据变化依赖随机变量自身变化的数据。指数平滑算法主要适用于近期数据对现在影响较大而远期数据对现在影响较小的数据。时间序列分解算法则适用于有季节性变化的数据。BP神经网络算法是一种基于智能的预测算法,能够很好地拟合非线性数据.时间序列和BP神经网络结合算法则综合了时间序列和BP网络的优点,预测的准确性较高。用户可以利用本系统对企业的销售进行预测。此系统提供的销售预测功能模块主要有移动平均算法模块、自回归算法

3、模块、指数平滑算法模块、时间序列算法模块、BP神经网络算法模块、时间序列和BP神经网络结合算法模块。此系统采用的开发工具主要有JSP、JAVA和MYSQL。该系统界面友好,操作简便,预测精准,大大改变了过去产品销售盲目、无所依据的被动状况,具有较高的实用价值,能够为现代企业销售部门的决策提供帮助。关键词:销售;预测;神经网络;时间序列;BP算法Ⅱ-17LiteraturereviewonProduct-lineanalysissystemforthesaleofresearchanddevelopment——AlgorithmandSystemDevelop

4、mentAbstract:Salesforecastsmeanstheestimatesofallproductsorproduct-specificsalesorthefuture.Basedonthecombinedsalesoftheenterpriseperformance,salesforecastsgetthesalestargetsthroughtakingfullaccountofthefactorsaffectingthefutureandsomeanalysismathod.Nomatterthesizeofenterprises,the

5、numberofsalesman,thesalesforecastsaffectalltheaspectsofsalesmanagementincludingtheimpactofplans,budgetsandsales.Thesalesforecastscanmobilizetheenthusiasmofthesalesman,promoteproductsalesassoonaspossibleinordertocompletethechangesinvaluetothevalue.Thissystemofsalesforecastingmethods

6、aremovingaveragealgorithm,autoregressivealgorithm,exponentialsmoothingalgorithm,timeseriesdecompositionmethod,BPneuralnetworkalgorithm,timeseriesandthecombinationofBPneuralnetworkalgorithm.Movingaveragealgorithmismainlyappliedtosmallerfluctuationsinthedatadata.Sincetheregressionalg

7、orithmismainlyappliedtodata-dependentrandomvariableschangetheirowndata.Exponentialsmoothingalgorithmismainlyappliedinthenearfutureagreaterimpactonthepresentdataanddatalong-termdataarelessaffected.Timeseriesdecompositionmethodisapplicabletoseasonalchangesinthedata.BPneuralnetworkalg

8、orithmisanalgorithmbasedon

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。