基于时序预测与异常检测的烟草违法销售预警

为提升烟草市场监管水平,通过某烟草专卖局的协作调研和历史销售数据,构建基于深度自回归网络(Deep auto regression network, DARN)和季节性自回归差分移动平均模型(Seasonal auto regression integrated moving average, SARIMA)的混合预测模型。然后以预测销量为基础进行异常检测,设计了烟草商户违法销售预警模型。实验表明混合预测模型较单个模型预测误差均有改善。预警模型在测试集上达到50%查实率,满足市场监管预警基本要求。

基于BP神经网络的零售户销售假烟行为的预警模型

本文从卷烟零售户销售假烟的驱动因素考虑,在结合某市烟草专卖局的实地调研,参照相关调研的历史数据,以BP神经网络为基础,构筑了研究零售户销售假烟行为的预警模型。该模型在原基础指标的基础之上,新增了零售户自身特征、时间因素等12项指标。经试验表明,该预警模型有着良好的稳健性能,能较为准确的预测假烟销售的有关信息。

企业销售风险预警模型研究

本文首先介绍了企业销售风险预警和控制的相关概念,然后从价格风险和库存风险两方面分析了企业销售风险,最后构建了企业销售风险预警模型。

基于UML的企业分销管理系统的设计与实现

具有分销业务的企业使用传统的管理方式越来越不能满足企业的需要。在对多家具有分销业务的企业走访调查的基础上,基于面向对象的思想,用UML对系统进行分析与建模,开发出企业分销管理系统,该系统能对企业分销业务中的订单、库存、采购、配送、财务、价格体系等进行全面管理。系统已经在多家企业使用,取得了良好的使用效果。