基于组合模型的中小电商商品短期需求预测

近几年,中小型电商企业迅速崛起,库存成本过高遏制着中小型电商企业进一步发展。精确的短期需求预测可以帮助中小电商企业减少库存积压,节约库存成本。为了准确预测中小电商企业产品的短期需求量,通过建立关于GM(1,N)多维灰色模型和GA-BP神经网络模型的组合模型,将三个模型运用到实例中进行预测,对比预测结果以验证组合模型预测效果。预测结果显示,组合模型较GA-BP模型、GM(1,N)模型具有更高的预测性,具有较好的预测效果,对中小电商企业库存管理有重要应用价值。