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基于POI数据与BP-LSTM算法的卷烟购进量预测模型研究
摘 要:
消费需求因地理环境不同而不同,即使同一个消费者,在不同的地理环境,其卷烟的消费习惯也会不同,这个差异是客观环境驱动的。因此,卷烟的进货数据是环境消费的表现。消费环境是驱动卷烟销售的真实原因,文章从零售终端周围的环境出发,将BP神经网络和LSTM相结合,构建新的二级预测模型(BP-LSTM模型),创新性地应用于烟草行业,并将POI数据(PointOfInformation)作为模型的增加输入参数;二级预测模型对零售户的POI数据、进货数量、属性特征等信息进行解析,探索一种新的卷烟进货数据预测模型,并结合实践证明卷烟购进量预测的可行性和可靠性。
作 者:
  • 曾建新;刘佩鑫;王廷波;许瑞琦
单 位:
    云南中烟工业有限责任公司营销中心
关键字:
  • BP神经网络;LSTM算法;POI数据;环境特征;进货量;
页 码:
    63-66
出 处:
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