摘要
精准的电子商务预测能够在营销中赢取先机,优化战略,改进战术,从而获得领先的竞争性优势。由于主客观影响因素繁多、对预测精准度要求高、数据维度高且复杂,一般的电子商务销售预测要经过问题分析与抽象、数据预处理、建立预测模型、模型调优与结果分析的流程才能实现。传统BP神经网络销售预测模型具有预测过程耗时、收敛慢、通用性不高的缺点,该文采用狼群算法(wolf packsearchalgorithm,WPA)优化原有模型的初始权值和阈值,收敛快且不易陷入局部最优,有效提高了电子商务销售预测的实用性和准确度。
出处
《电脑知识与技术》
2021年第33期130-131,136,共3页
Computer Knowledge and Technology
基金
2019年重庆市教育委员会科学技术研究项目:改进狼群算法优化灰色神经网络的电子商务销售预测研究(项目编号:KJQN201904402)。
