【摘要】：售貨機銷量預(yù)測是智能城市建設(shè)的一小部分,城市現(xiàn)在規(guī)劃建立一個用于補充多個零售店的庫存的配送中心,該配送中心需要向管轄范圍內(nèi)的所有售貨機定時提供貨物,那么每個售貨機需要多少貨物,配送中心需要補充多少貨物,在不同的商品場景下選擇何種預(yù)測方法,這些就是我要研究的問題。顯然商店的運營需要商店級別的預(yù)測,但是配送中心的庫存決策需要總體預(yù)測。我們采用指數(shù)平滑預(yù)測法,它有著直接頂層預(yù)測和自底向上預(yù)測兩種模型,在平滑系數(shù)最優(yōu)時,兩種模型等同,于是我們在模型中加入了隨機判斷誤差項。本文的內(nèi)容主要有以下三點:1.結(jié)合層次預(yù)測和判斷預(yù)測,探究不同銷售場景下,哪種層次預(yù)測模型更具優(yōu)勢,在第三章給出理論推導(dǎo)和證明,并提出我們的重要假設(shè)。2.我們生成人工數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)首先滿足假設(shè)的基本條件,并且將他們分組使得每組對應(yīng)一種銷售場景,然后我進行模擬實驗來驗證假設(shè)是否成立以及其魯棒性是否良好。3.最后我們將真實的售貨機銷售數(shù)據(jù)分組驗證我們的假設(shè),并且我從閱讀的文獻中得到啟發(fā),比較了不同場景下,ARMA模型和指數(shù)平滑模型的優(yōu)劣性并將結(jié)果在第四章節(jié)末展示。論文的最后我們進行了討論和總結(jié)。本文的研究數(shù)據(jù)來源于真實的銷售記錄,我們采用數(shù)據(jù)分析的方法將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合預(yù)測的數(shù)據(jù),然后在python軟件上采用數(shù)據(jù)挖掘的手段進行實驗分析。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F724.6

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本文編號：2668648