神经网络在卷烟销售量预测的应用研究
神经网络在卷烟销售量预测的应用研究
作者：吴鹏， WU Peng
作者单位：淄博职业学院,山东淄博,255314
刊名：
计算机仿真
英文刊名：Computer Simulation
年，卷(期)：2012,29(3)
本文链接：https://www.wendangku.net/doc/f316419136.html,/Periodical_jsjfz201203056.aspx
小波神经网络的时间序列预测短时交通流量预测.doc
%% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 load traffic_flux input output input_test output_test M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1; %节点初始化 y=zeros(1,N); net=zeros(1,n); net_ab=zeros(1,n); %权值学习增量初始化 d_Wjk=zeros(n,M); d_Wij=zeros(N,n); d_a=zeros(1,n);
d_b=zeros(1,n); %% 输入输出数据归一化 [inputn,inputps]=mapminmax(input'); [outputn,outputps]=mapminmax(output'); inputn=inputn'; outputn=outputn'; %% 网络训练 for i=1:maxgen %误差累计 error(i)=0; % 循环训练 for kk=1:size(input,1) x=inputn(kk,:); yqw=outputn(kk,:); for j=1:n for k=1:M net(j)=net(j)+Wjk(j,k)*x(k); net_ab(j)=(net(j)-b(j))/a(j); end temp=mymorlet(net_ab(j)); for k=1:N y=y+Wij(k,j)*temp; %小波函数 end end
基于BP神经网络预测模型指南
基于ＢＰ神经网络的国际黄金价格预测模型 公文易文秘资源网顾孟钧张志和陈友2009-1-2 13:35:26我要投稿添加到百度搜藏 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型 [摘要] 为了寻找国际黄金价格与道琼斯工业指数、美国消费者指数，国际黄金储备等因素之间的内在关系，本文对1972年～2006年间的各项数据首先进行归一化处理，利用MATLAB神经网络工具箱进行模拟训练，建立了基于BP神经网络的国际黄金价格预测模型。 [关键词] MATLAB BP神经网络预测模型数据归一化 一、引言 自20世纪70年代初以来的30多年里,世界黄金价格出现了令人瞠目的剧烈变动。20 世纪70年代初,每盎司黄金价格仅为30多美元。80年代初,黄金暴涨到每盎司近700美元。本世纪初,黄金价格处于每盎司270美元左右,此后逐年攀升,到2006年5月12日达到了26年高点,每盎司730美元,此后又暴跌,仅一个月时间内就下跌了约160美元,跌幅高达21.9%。最近两年，黄金价格一度冲高到每盎司900多美元。黄金价格起伏如此之大,本文根据国际黄金价格的影响因素，通过BP神经网络预测模型来预测长期黄金价格。 二、影响因素 刘曙光和胡再勇证实将观察期延长为1972年～2006年时,则影响黄金价格的主要因素扩展至包含道琼斯指数、美国消费者价格指数、美元名义有效汇率、美国联邦基金利率和世界黄金储备5个因素。本文利用此观点，根据1972年～2006年各因素的值来建立神经网络预测模型。 三、模型构建
需求预测在卷烟经营中的运用
需求预测在卷烟经营中的运用 烟草在线专稿近年来，烟草行业通过从粗放走向规范、从分散走向整合、从传统走向现代的模式发展，经过从对销量的关注转变为对品牌的关注、从对网点销售的关注转变为对零售客户的关注、从对以往的被动销售转变为对主动营销的关注、从对订单的关注转变为对客户市场营销指导和挖掘客户潜力的关注的四大转变，卷烟经营得到了长足的发展。但是我们在享受发展成果的同时，也饱受了因货源供应和市场真实需求、卷烟经销户点菜吃饭的强烈愿望和卷烟货源计划性的无奈之举等矛盾引起的痛苦和煎熬，同时这些矛盾的存在，长期困扰着业内人士。而这些问题和矛盾的产生，究其根源就是生产环节和市场终端的严重脱节。 现在国家烟草专卖局在全行业推行“按客户订单组织货源”工作、加强和重视市场预测并强力推广此项工作，就是在更大范围内、更深层次推动市场取向改革的重大举措。为推进此项工作的顺利开展，国家局出台了《“按客户订单组织货源”业务操作规范》、市场预测操作规范等一系列政策措施，从制度层面引导订单供货实现“三个延伸”、“三个更加注重”，促进供需更进一步合理，在拉动销量稳定增长、效益稳定提升和品牌走向集中的同时，改变着烟草行业的管理和运行方式，给行业的改革与发展带来了深刻的变化。 卷烟销量的真实增长和真正意义上的落地消费、落户销售的关键在于准确把握市场真实需求，进而促进客户满意度的提升，维护消费者的利益。由此可见，规范、真实、科学、准确的市场需求预测是卷烟经营工作核心和可靠的基础。 卷烟市场预测的含义及重要意义 所谓市场预测，就是运用科学的方法，对影响市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供求变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。具体到卷烟经营工作当中，市场预测就是指卷烟市场的需求预测，即卷烟商业企业对市场需求的分析研究的过程。商业企业通过采用一系列的科学方法，预测出零售客户在某个时间段的卷烟需求，并以此作为组织货源的依据，进而满足零售客户和消费者的需求。因此，预测是否准确，决定了所采购的货源是否满足需求、适应消费。随着市场经济的不断发展，要求烟草行业特别是卷烟经营的市场化水品越来越高，也就是说，卷烟经营和生产都将越来越尊重市场、重视需求，要求更加贴近卷烟零售客户和消费者。因此，通过科学的市场预测来准确把握市场真实需求是“卷烟上水平”、销量保增长的坚实基础。 卷烟市场预测的误区和影响预测准确性的因素 一、卷烟市场需求预测的误区
2020年(烟草行业)烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
（烟草行业）烟草系统卷烟需求预测模型的探讨
3.烟草系统卷烟需求预测模型的探讨 王森吴春明 浙江省绍兴市烟草专卖局(X公司)浙江大学计算机学院 摘要：中国烟草行业具有行政上的垄断性和生产上的计划性，有别和其它行业。做好卷烟销量的预测，是当前烟草行业工业生产环节和商业环节协同平滑进展的前提。 本文运用了时间序列预测法，且选择了带季节指数的移动平均和最小平方法，分别对烟草系统的短、中期总体销量进行预测，同时为保证预测的可信度和选择最优的预测方法，通过计算预测标准差，设定误差控制。从算例结果比较来见，预测方法具有良好的有效性和实用性。 关键词：时间序列预测法季节指数误差控制需求预测 DiscussionaboutForecastingModelsofTobaccoSystemDemands WangSenWuChunming (.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China) (.DepartmentofComputerScienceandTechnology，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China) Abstract：Chinesetobaccotradesystemisdifferentfromothertradesystem，ithasthefeatureofadministrationmonopolyandproduceplan.ForecastingthetobaccoDemandsisthek eyfortheindustryandtradesystem’smutualbenefit. Thispaperforecastetheshort-termandmedium-termtobaccodemandsbyTime-seriesAnalysiswithSe ason—IndexMovingAverageandMinimumSquaremethod.Forobtainingtheexcellentmethod，thepapercalculateastandarderrorandsetupaerrorcontrolmethod.Thecasesstudyshowsthatthemeth odsisvalidanduseful. Keywords：Time-seriesAnalysis，Season—IndexMovingAverage，errorcontrol，Demandforeasting 1．引言 就烟草行业而言，由于行业的计划性很强，烟民的消费需求变化相对较稳定，烟草行业较少存在其它行业的激烈且无序的竞争。针对这壹行业特点，我们采用时间序列预测法来做卷烟销量预测1。时间序列预测法2适合于变化相对稳定的预测4环境，算法简单有效。 时间序列预测2是当前烟草行业当前最简单、实用的预测总量的方法，可是它无法体现中国的农历节日如中秋、春节的消费特色，无法准确预测节日性的销量增长。为提高的预测的准确性，本文在时间序列预测方法中选择带季节指数5的移动平均和最小平方法的手段。同时为保证预测的可信度和选择最优的预测方法，本
卷烟零售市场调研分析(2015年1季度)
延边地区卷烟零售市场调研分析 二○一五年一季度 延边州烟草专卖局（公司）营销中心四月十五日 为真实了解当前零售客户的真实需求与卷烟零售市场的真实状态，及时发现市场上出现的新情况和新问题，促进经济运行分析预测和调 控整体水平的持续提升，延边州局（公司）于4月1日-5日开展全区 卷烟零售市场调研，现将调研情况分析如下： 一、调查情况 1、调查目的 了解当前零售客户的真实需求与卷烟零售市场的真实状态，及时发现市场上出现的新情况和新问题，促进经济运行分析预测和调控整体水平的持续提升。 2、调查对象 在兼顾城镇、乡村零售客户的基础上，综合考虑了国家局规定的七类卷烟零售客户业态、经营规模等因素，涵盖了各类客户。本次调查零售户110户，抽样比例约为1.2%，具体为：食杂店55户、便利店32户、商场2户、超市7户、烟酒店5户、娱乐服务2户、其他7户。 3、调查方式 采用抽样调查的方式，以经营业态为主线，兼顾经营规模和商圈类型，在城区、乡镇和农村零售客户中有针对性、侧重点地选取样本
进行调查。 二、总体市场情况 （一）基本情况 延边地处中、俄、朝三国交界，面临日本海。东与俄罗斯滨海边疆区接壤；南隔图们江与朝鲜咸镜北道、两江道相望；西邻吉林市、白山市；北接黑龙江省牡丹江市。州内有5个边境县市，22个边境乡镇。辖区土地总面积43400平方公里，约占吉林省总面积的四分之一，辖区八个县（市），总人口217.9万，其中汉族130.52万人，朝鲜族79.97万人，是中国最大的朝鲜族聚集地。 延边旅游资源丰富。享有盛名的长白山就处在延边境内。目前已开辟的旅游开发区有：长白山自然风光游览区、延吉民俗风情游览区、珲春防川边境游览区、龙井历史遗迹游览区、图们江边城游览区、和龙仙景台游览区等。 延边是国内同时享受民族区域自治政策、西部大开发政策、振兴东北老工业基地政策的唯一地区。独特的自然地理优势和开放的消费习惯，决定了延边州局（公司）全力推进“卷烟上水平”工作的较大潜力。 （二）消费群体 卷烟消费总体以18岁—60岁的男性为卷烟消费主体，包含部分20岁—55岁的女性吸食者。消费群体较为固定，外来旅游、务工人员较多。 （三）消费特点
卷烟销售量预测暨目标任务分解方案汇编
卷烟销售量预测暨目标任务分解方案
卷烟销售量预测暨目标任务分解方案 一、实施本项目的背景及目的 中国的烟草行业具有行政上的专卖性和生产上的计划性，是我国有别于其他行业的一类特殊行业。随着我国加入WTO后，由于外烟关税的降低和其他有关开放烟草行业条款的逐步兑现，我国烟草行业面对的竞争日益激烈。自2006年以来，我国烟草行业实行“按订单组织货源”的工作，虽取得了成效，但仍存在市场需求信息预测的不准确、考虑需求变动情况相对滞后等问题，出现所辖机构面对目标任务及分解暗自叫苦的现象。 如何根据市场需求安排生产、仓储、销售等营销活动需了解卷烟市场未来的销售量，通过对卷烟销量预测模型研究有助于主管部门制定政策、合理安排生产、仓储、销售等经营活动具有指导意义和应用价值，有利于公司据此合理安排生产销售计划，提高经营效率，节约各类经济成本。在对XXX烟草公司ＸＸ年销量预测的基础上，提出科学合理的卷烟销售目标任务分解方案，供市公司将销售任务科学合理地分解到所辖分公司。 二、文献综述 在国内，有关卷烟销量预测模型的研究有很多，不同的研究人员提出了不同的预测模型。大量文献研究表明，卷烟销售的时间序
列具有整体趋势变动性和季节波动性的二重趋势变化特点。 向美英、何利力（2010）的趋势比率模型：在基于卷烟销售时间序列特点的基础上，以湖南烟草营销系统中的2004-2009年芙蓉王（蓝）品牌销售季度数据为例，采用趋势比率模型对卷烟销售量进行预测，结果表明对既有趋势，又有季节因素及随机因素的卷烟销售时间序列，趋势比率模型能很好的对企业卷烟销量进行科学的预测，而且对于波动不大，趋势线近似直线的时间序列，预测精度比较高。但此模型是有缺点的，其一般适用于时间序列波动不大、趋势线近似直线的数据序列。 罗彪、闫维维、万亮(2012)的乘法模型：以某省2004-2010年卷烟销量月度数据为例，引入虚拟变量，把对卷烟销售量有着重要影响的农历传统节日进行虚拟化，采用时间序列分解法中的乘法模型进行预测，结果表明引入虚拟变量的时间序列分解模型更能贴切地拟合卷烟月销量变化的规律和趋势, 并能具体测量出传统节日对卷烟销量的影响程度，而且能够显著地提高预测的准确性。同时，在进行实际的预测时，可根据需要对虚拟变量进行设定，以对与卷烟销量有关的其他方面的预测工作起到较好的借鉴作用。 蔡萍萍、吴铮、王光武、何利力（2012）的中国传统节日影响卷烟销量的预测模型：利用杭州市所有零售公司2007-2011年春节和中秋节利群（阳光）的实际销量数据（由浙江省烟草公司提供），采用灰色理论模型GM（1,1）对受传统节日影响的卷烟销量进行预测。该模型的预测精度很高，能较好地拟合时间序列的趋势性部分，但
基于BP神经网络的时序预测及其应用
目录 摘要 (1) 前言 (2) 第一章时间序列的预测函数及其评价指标 (4) 第一节预测函数 (5) 第二节评价预测的数量指标 (5) 第二章 BP神经网络 (6) 第一节 BP神经网络的结构 (6) 第二节 BP神经网络算法及公式推导 (7) 第三节 BP神经网络算法的步骤 (9) 第三章基于BP神经网络的时间序列预测及其应用 (11) 第四章结论 (14) 总结与体会 (15) 致谢词 (15) 参考文献 (15) 附录 (16)
摘要 首先，本文介绍了时间序列的含义和时间序列预测在国内外的研究情况，列举了两个时间序列预测的实际例子。文中阐述了时间序列预测及其评价指标，比较了各评价指标之间的长处和短处。其次, 本文阐述了BP神经网络算法及其公式推导。给出了BP神经网络算法的流程图。最后,本文从实用出发，列出了1993年至2006年我国GDP的数据,此组数据呈现出增长趋势,这种增长趋势反映了近十几年我国经济的快速增长。用BP神经网络预测出我国2007年的GDP是200790亿元, 这表明今后我国经济有减缓的迹象,这也说明我国近几年宏观经济调控获得了一定的成果。 【关键词】时间序列神经网络预测 GDP Abstract This grade paper, times series, and the development of times series forecast are introduced at first, and then the practical examples of times series forecast are enumerated. The function of times series forecast and its evaluative index are given. We compare the advantage and disadvantage of these evaluative indexes. Secondly, The principles of BP neural network and BP neural network’s algorithm are presented. Finally, we particularize our country GDP statistics, which it increases, which it indicates economy’s fast increasing, year by year, from 1993 to 2006. We also study BP neural network’s forecast algorithm. Our country GDP in 2007,wiche it is about 200790 hundred millions is forecasted by BP neural network, and it shows that the Chinese macro-economy policy in ten years are succeed. Keywords time series neural network prediction GDP
卷烟销售市场分析调研报告
卷烟销售市场分析调研报告 卷烟销售市场分析调研报告 市场分析是客户经理了解市场、控制市场、驾驭市场的有效手段，也是客户经理的一项基本职能。市场分析的质量，直接影响到客户经理的工作质量，甚至关系到企业营销目标的实现，只有科学地分析市场，才能使营销工作的针对性和效率得到有效的提升，结合工作实际，下面我就市场分析的运用做一介绍，与大家共勉： 一、市场背景 我所负责的是集镇一般客户群，现服务的卷烟零售客户有223户，月均销量120箱左右。主要分布在328省道以北、202省道以东的苗集、柳沟、许堂、焦陂、黄岗、张寨、朱寨、田集等八个乡镇，北邻阜阳、东邻颍上，电子结算覆盖面100%，其中上订货客户119户，占总户数的%，示范店客户5户，信息采集点客户4户。 二、市场分析 、卷烟销售市场分析 1、销售时间的季节性淡旺季特征：每年9月至
次月份，为卷烟销售旺季，其特点是销量大，品种2年． 结构高，黄山系列卷烟卖得很火，3月至8月为销售淡季，销量下降，结构降低，四、五类卷烟黄山、红三环系列卷烟销的快。 2、品牌区域特征：省产卷烟品牌的特征极为明显。红三环、黄山、系列市场认可度高，在当地形成了长期的依赖性。 3、社会库存特征：通过客户卷烟购销存分析发现，整个片区内的社会库存明显偏低，大部客户的库存意识不足，总是维持正常的周期销售，受传统观念的影响，不愿意库存。 4、卷烟零售价格特征：卷烟零售价格执行不到位，主要体现在一些销售大户身上，他们把卷烟的销售作为了一种附带商品，只要其他商品盈利了，卷烟就平价销售，给中、小客户带来了极大的影响。 5、卷烟流向特征：主要以当地消费为主。 、客户需求分析 按区域位置的不同，卷烟销售上存在明显的差异性。苗集和柳沟、孙寨由于靠近县城，交通便利，卷烟的销售档次较高，其余距离县城较远的区域消费水平相对偏低，同时受当地人员外出务工较多的
XX卷烟市场需求预测实施方案
XX卷烟营销部 卷烟市场需求预测实施方案 为进一步加强“按客户订单组织货源”工作，提高卷烟市场需求预测水平，增强预测的准确性，发挥市场机制配置资源的基础作用，提高卷烟需求预测工作的准确性，结合XX卷烟营销部实际，特制定本实施方案。 一、指导思想 以《XX卷烟需求预测管理办法》为指导，借鉴行业网建工作先进经验，结合XX卷烟营销部网建工作实际，建立卷烟市场需求预测机制，全面掌握卷烟市场动态，分析客户需求，为卷烟市场需求预测、货源管理等提供科学数据，为领导的宏观决策提供科学的依据。 二、卷烟市场需求预测的目的与目标 卷烟需求预测工作是“按客户订单组织货源”的起点、前提和基础，因此我们预测的目标就是反映市场和零售客户真实的货源需求。搞好卷烟市场需求预测，不仅利于了解市场需求的变化趋势，为州卷烟营销部有计划地组织货源、满足市场供应提供有效的依据，而且利于合理组织烟草商品流通，帮助营销部门正确制定计划和销售决策，强化经营管理，提升卷烟网络运行水平都有着积极的作用。 三、卷烟市场需求预测工作基本要素
（一）预测主体：以XX卷烟营销部为发起预测的主体，以客户服务中心、市场部主任作为主体的一级组成部分,客户经理作为主体的二级组成部分,并为主体的基层实施者。 （二）预测目标：通过预测反映市场真实需求，主要是零售客户的需求。 （三）预测内容：包括三个序列，即时间序列（同比、环比），掌握需求的变化趋势；客户序列（纵向、横向），掌握客户需求的规律；内容序列（品牌、品类），掌握市场变化规律。 （四）预测周期：包括三种周期，即年度预测、半年预测和月度预测。 四、卷烟市场需求预测工作流程 卷烟需求预测流程分三个阶段：预测准备、预测实施和预测确定（具体流程图如下所示）。 （一）预测准备
MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用
MATLAB动态神经网络在时间序列预测中的应用 摘要：本文在介绍了Matlab神经网络工具箱的基础上，主要对时间序列预测工具箱的使用作了说明，并用实例仿真说明如何进行时间序列预测的调用实现，通过不断的调整参数，最后使训练的模型比较理想，满足实际的需求，表明了直接使用时间序列预测的有效性，并为Matlab神经网络工具箱的使用提供了新的方法。 关键词：Matlab；神经网络；时间序列；预测 引言 时间序列是根据时间顺序得到跟时间相关的变量或者参数的观测数据[1]。对时间序列的研究主要是挖掘其中有价值的信息，找到其中变化的内在规律[2]。时间序列预测是时间序列分析研究的主要内容，是指根据现有的和历史的时间序列的数据，建立能反映时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型[3]，从而能对序列未来的趋势做出合理的预测。简单的说，时间序列预测就是用已有的数据预测下一个时间段的值。目前，时间序列预测已经广泛应用在自然界、经济、化学、科学工程等各个领域。 随着Matlab版本的不断更新，神经网络工具箱不断的完善，使得仿真的实现日益简单，R2010b后的版本对时间序列预测的实现不需要手动写代码，网络训练完毕，从Simple Script可看到网络代码，并可对代码进行编辑、改编，因此，只要调用就可应用在各个领域。本文结合时间序列预测的特点，将Matlab神经网络工具箱中的时间序列预测应用到温度预测的实例中，通过快速的仿真及不断的调整参数，从而形成较理想的数学模型，为后期进行温度的预测奠定了基础。 1Matlab神经网络工具箱简介 神经网络分为静态和动态两类。静态神经网络是无反馈、无记忆的，输出仅依赖于当前的输入，例如BP神经网络和RBF神经网络。动态神经网络是有记忆的神经网络，其输出依赖于当前和以前的输入。动态神经网络又分为有反馈和无反馈，有反馈指输出依赖于当前输入和前一个输入输出，无反馈指输出依赖于当前和之前的输入。因此，动态神经网络比静态神经网络功能强，本文选择动态神经网络进行时间序列预测。 Matlab神经网络工具箱提供了一系列用于模型训练的工具，包括曲线拟合工具箱、模式识别工具箱、聚类工具箱和时间序列工具箱，利用这些工具箱可进行快速的调整参数，通过仿真得到直观的结果。另外，Matlab神经网络工具箱还提供人机交互界面，可根据提示一步一步的完成模型的训练，并对仿真的结果进行分析，直到满足要求为止。 选择时间序列工具箱或者直接在命令窗口中输入ntstool，可打开时间序列预测工具箱界面，根据数据选择符合哪种情况，根据人机交互界面的提示，将数据
卷烟零售市场需求调研报告正式版
For the things that have been done in a certain period, the general inspection of the system is also a specific general analysis to find out the shortcomings and deficiencies 卷烟零售市场需求调研报 告正式版
卷烟零售市场需求调研报告正式版 下载提示：此报告资料适用于某一时期已经做过的事情，进行一次全面系统的总检查、总评价，同时也是一次具体的总分析、总研究,找出成绩、缺点和不足，并找出可提升点和教训记录成文，为以后遇到同类事项提供借鉴的经验。文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用。 摘要：新型商业业态的产生和发展，势必对传统卷烟零售方式产生巨大影响。根据国家烟草专卖局新的卷烟零售客户经营业态划分标准，零售客户划分为七种业态84种客户群。本文通过调研，对这七种卷烟经营业态的消费数量、销售结构、经营方式、客户结构、消费者行为和竞争优势进行分析，依此提出各种经营业态的发展趋势和客户预测方法，试图为公司按订单组织货源工作提供决策依据。 关键词：订单供货零售业态预测 一、问题的提出：
订单供货是当前烟草行业共同面临的一个全新课题，我们理解这项工作的核心要义在于：通过对市场真实需求的准确预测和采集，充分暴露出现有卷烟商品总供给、总需求之间的矛盾，品牌体系内部供给结构之间的矛盾，从而完成烟草行业从现有自上而下“生产—销售”运行模式向在坚持专卖法基础之上的市场化运作模式的转变。 显然，需求预测是这场变革的逻辑起点，也是这场大变革的关键环节，因此，能否对当前市场真实需求作出准确判断，是这场“战役”成败之关键。 本文以西安市场不同业态零售客户研究为基础，结合经济学理论、预测理论，
基于神经网络的Mackey-Glass时间序列预测
目录 1引言 (1) 2MG时间序列 (1) 2.1MG时间序列简介 (1) 2.2利用dde23函数求解MG时间序列 (1) 3BP神经网络 (3) 3.1神经网络总体思路 (3) 3.2MATLAB中的newff函数 (3) 3.3BP神经网络的训练 (4) 3.4构建输入输出矩阵 (6) 3.5对MG时间序列未来值预测 (6) 4参考文献 (7) 5附录 (8)
1 引言 本文选用的神经网络的是BP 神经网络，利用MATLAB 编程实现。首先通过求解Mackey-Glass 方程得到具有513个数据的Mackey-Glass 时间序列，其中一半用于训练神经网络，一半用于检测预测值。BP 神经网络输入层神经元个数为4，隐含层为8，输出层为1。利用BP 神经网络工具箱构建神经网络并对其进行训练，然后利用训练好的神经网络对未来值进行预测，画出比较图。 2 MG 时间序列 2.1 MG 时间序列简介 Mackey-Glass 混沌系统一类非常典型的混沌系统，混沌系统模型由以下的时滞微分方程来描述： )() (1) ()(t x t x t x dt t dx βτταγ--+-= 其中 α =0.2，β =0.1，γ =10，τ是可调参数，x(t)是在t 时刻的时间序列的值。MG 方程表现出了某种周期性与混沌特性，在τ<16.8时，表现出周期性，在 τ>16.8时，则表现出混沌特性。 2.2 利用dde23函数求解MG 时间序列 本课程设计中取τ=10，也就是说MG 时间序列会表现为周期性。可以利用MATLAB 求解MG 方程，MG 方程是一个时滞微分方程，其中一种求解方法是利用MATLAB 的dde23函数。具体求解方法是：首先建立MG .m 函数文件，代码如下 function y = MG(t,x,z) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here
卷烟高级营销员常用指标
卷烟高级营销员常用指标 1、什么是GDP? 国内生产总值,简称GDP)国内生产总值是指在一定时期内(一个季度或一年)，一个国家或地区的经济中所生产出的全部最终产品和劳务的价值，常被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。它不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。 2、什么是CPI? 即消费者物价指数，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。如果消费者物价指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。例如，在过去12个月，消费者物价指数上升2.3％，那表示，生活成本比12个月前平均上升2.3％。当生活成本提高，你的金钱价值便随之下降。也就是说，一年前收到的一张100元纸币，今日只可以买到价值97.70元的货品及服务。一般说来当CPI>3%的增幅时我们称通货膨胀；而当CPI>5%的增幅时，我们把他称为严重的通货膨胀。 3、什么是消费者收入？ 是指消费者个人从各种来源所得到的货币收入，通常包括个人的工资、奖金、其他劳动收入、退休金、助学金、红利、馈赠、出租收入等。 4、什么事个人可支配收入
即在消费者个人收入中扣除各种税款（所得税）和非税性负担（如工会会费、养老保险金、医疗保险金等）后的余款。 5、卷烟人均消费量是如何计算的？ 卷烟人均消费量=辖区卷烟消费总量÷辖区常住人口数量 例如=8556.2箱×250条÷33.46万人 =6.39条/人 卷烟人均消费量≥7.39条（省标）≥8.5条（国标），或近三年卷烟销量均增长1.4%以上（省标），或近三年销量增长率均超过行业平均水平（国标） 6、需求预测准确率和销量预测准确率怎么计算？ 预测准确率分总量预测准确率、分类预测准确率、分品牌（规格）预测准确率三种例题：**营销部卷烟，3月份卷烟需求预测量为657箱，4月份销量预测量为546箱，截止4月30日，订单需求量444箱，订单量443箱。 问题: 1、请计算出卷烟需求预测准确率？ 2、请计算出卷烟销量预测准确率？ 3、请计算出订单满足率？ 参考答案： 1、卷烟需求预测准确率=【1—（|总量需求预测—客户订单需求总量|÷客户订单需求总量）】×100% 需求预测准确率=【1—（|657-443）|÷444】×100% =【1—（213÷444）】×100% =【1—0.4797】*100%
卷烟零售市场需求调研报告
卷烟零售市场需求调研报告 摘要、新型商业业态的产生和发展，势必对传统卷烟零售方式产生巨大影响。根据国家烟草专卖局新的卷烟零售客户经营业态划分标准，零售客户划分为七种业态84种客户群。本文通过调研，对这七种卷烟经营业态的消费数量、销售结构、经营方式、客户结构、消费者行为和竞争优势进行分析，依此提出各种经营业态的发展趋势和客户预测方法，试图为公司按订单组织货源工作提供决策依据。 关键词、订单供货零售业态预测 一、问题的提出、 订单供货是当前烟草行业共同面临的一个全新课题，我们理解这项工作的核心要义在于、通过对市场真实需求的准确预测和采集，充分暴露出现有卷烟商品总供给、总需求之间的矛盾，品牌体系内部供给结构之间的矛盾，从而完成烟草行业从现有自上而下“生产—销售”运行模式向在坚持专卖法基础之上的市场化运作模式的转变。 显然，需求预测是这场变革的逻辑起点，也是这场大变革的关键环节，因此，能否对当前市场真实需求作出准确判断，是这场“战役”成败之关键。 本文以西安市场不同业态零售客户研究为基础，结合经济学理论、预测理论，探索适合卷烟市场特点的普遍预测思想和方法。 二、各业态的市场特征分析 (一)各经营业态销售数量和销售结构分析 本次我们对西安市卷烟零售户总体经营情况进行了统计，所得数据如下表(表1)所示、 以上数据表明，西安市辖区内商场、超市、便利店、烟酒专营店等较新型业态占零售户总量的17.3%，“五度”(注、“五度”评价是指将零售客户对烟草公司的贡献度、依存度、合作度、成长度、诚信度作为对零售客户进行评价的
依据。通过“五度”评价，目的是找到客户的“需求点”，为客户提供针对性的服务，从而不断提高客户的满意度和忠诚度)得分较高，主要分布于城区和乡镇市场;食杂店、娱乐服务类等传统业态占零售商户总量的82.7%,“五度”得分较低，客户遍布全市。专营店和小型超市已在城区和乡镇市场中迅速发展，所占比重迅速增加。总体来说，食杂店仍然是烟草最主要零售方式，占卷烟零售户总量的76.5%，因此，如何准确预测这类客户需求量，应为“订单供货”工作之重点。 各种经营业态的销售结构分析可由“各种业态条均值对比分析表”看出、 从卷烟销售结构看，商场、超市、便利店、烟酒专营店等较新型业态销售高档卷烟产品的优势明显好于食杂店等传统业态，一、二类烟大大超出全区域平均水平，因此，在制定品牌营销策略时，大型商场、连锁超市及特殊场所可作为高档和高端品牌的重点培育对象;专营烟酒商店作为进一步提升高档烟的重点客户，同时也可作为高端产品的培育对象;小型超市、便利店和城市食杂店可作为中档烟的培育户;农村食杂店和其他业态作为中低档烟的重点培育户。 总之，大型商场、超市、便利店、烟酒专营店等较新型的业态虽然销量比重低于传统业态，但销售结构、档次明显高于传统业态，其销售潜力不可忽视。传统业态客户作为卷烟销售网络的核心客户，是我们提升网络核心竞争力的关键。 (二)各种业态主要经营方式分析 从各种经营业态《卷烟经营方式抽样调查汇总表》经营卷烟方式的抽样结果可以看出，我市除专营烟酒店和其他业态的客户以卷烟业务为主业外，有75%以上的客户是以卷烟业务为辅助经营项目，这些客户经营卷烟的目的是为了更好的服务客户，方便顾客购买，从而吸引或留住更多的顾客。从
神经网络预测时间序列
神经网络预测时间序列 如何作预测?理想方法是利用已知数据建立一系列准则,用于一般条件下预测,实际上由于系统的复杂性而不太可能,如股票市场预测。另一种途径是假设一次观测中过去、未来值之间存在联系。其中一种选择是发现一个函数,当过去观测值作为输入时,给出未来值作为输出。这个模型是由神经网络来实现的。 1.2 神经网络预测时间序列 (1) 简单描述 在时间序列预测中,前馈网络是最常使用的网络。在这种情形下,从数学角度看,网络成为输入输出的非线性函数。记一个时间序列为}{n x ,进行其预测可用下式描述: ),,(1+-1-+=m n n n k n x x x f x (1) 时间序列预测方法即是用神经网络来拟合函数)(?f ,然后预测未来值。 (2) 网络参数和网络大小 用于预测的神经网络性质与网络参数和大小均有关。网络结构包括神经元数目、隐含层数目与连接方式等,对一个给定结构来说, 训练过程就是调整参数以获得近似基本联系,误差定义为均方根误差,训练过程可视为一个优化问题。 在大多数的神经网络研究中,决定多少输入与隐层单元数的定量规则问题目前尚未有好的进展,近有的是一些通用指导:首先, 为使网络成为一个完全通用的映射,必须至少有一个隐层。1989年证明一个隐层的网可逼近闭区间内任意一个连续函数。其次,网络结构要尽可能紧致,即满足要求的最小网络最好。实际上,通常从小网络开始。逐步增加隐层数目。同样输入元数目也是类似处理。 (3) 数据和预测精度 通常把可用的时间序列数据分为两部分:训练数据和检验数据。训练数据一般多于检验数据两倍。检验过程有三种方式: 短期预测精度的检验。用检验数据作为输入,输出与下一个时间序列点作比较,误差统计估计了其精度。 长期预测中迭代一步预测。以一个矢量作为输入,输出作为下一个输入矢量的一部分,递归向前传播。 直接多步预测。即用1+-1-m n n n x x x ,,直接进行预测,输出k n x +的预测值,其中 1>k 。
卷烟销售市场调研报告.docx
卷烟销售市场调研报告 为了准确掌握社会库存，把握市场动态， 了解市场真实需求，收集客户对市局卷烟投放的意见和建议，从而更好地培育全国性卷烟重点骨干品牌，同时总结今年两节期间县卷烟销售市场存在的利与弊，为今后的工作积累经验，从而优化卷烟销售市场，提高卷烟的销售水平，以及客户的盈利水平。山西偏关县营销部按照市局的要求，对辖区范围内各零售户的卷烟结构、品牌、库存等展开了调查。 一、卷烟销售分析 1、随着我国经济的不断增长，人民的生活水平也渐渐改善了，消费者对卷烟的需求档次也逐渐提高了，因此，呈现出一、二类烟大 幅增加，三、四类烟增加10%以上，只有五类烟销量下降的现象。 2、为了培育全国性卷烟重点骨干品牌，市局对各个品牌卷烟的投放量的差异，同样也造成了上述现象的产生。 从社会库存看，偏关县社会库存主要集中在三、四类烟上， 占了总库存的 75%以上，造成这一结果的主要原因是客户对消费者对 卷烟的需求档次了解不够。在两节期间，消费者与往年相比对卷烟的 消费档次有了很大的提高，对于年轻消费者，大多数选择芙蓉王、云 烟(福) 、云烟( 紫) 作为节日用烟，而那些烟龄较大，以前消费四类 烟的消费者也在节日期间提高了档次，因此造成了上述现象。 1 / 9
社会库存较大的五个品牌分别是芙蓉王、云烟、红旗渠、红 金龙、庐山 . 其原因主要是平时这五个品牌的卷烟都是市场上畅销的 品牌，而又加上正逢两节期间，客户对这几类卷烟的需求预测太大， 造成了大量库存的产生。而库存最大的业态客户主要是食杂店，这主要是由于偏关县业态类型主要以食杂店为主。从销售数据可以看出： 辖区老营、水泉一带的客户卷烟销售波动明显，客户由原来的中、小 型客户大都数变成了大、中型客户。波幅明显，卷烟购进明显加大。 二、客户满意度调查 通过调查，客户对烟草公司的服务大都很满意，主要包括货源 供应满意度、对四员服务满意度、投诉处理结果满意度及客户盈利 情况。 根据市局要求，客户经理每月对辖区客户进行满意度调查，辖 区零售户满意度综合评价为 98.41%. 其中客户感到最满意的是偏远 客户送货服务周到，送货人员能及时把货源送到客户手中 ; 感到最不满意的是部分偏远农村客户对电子结算不满意。 三、当前卷烟销售工作中存在的问题和建议 笔者认为，当前工作中，卷烟销售完成和培育品牌均有一定 程度的差距。究其原因，主要是外出打工人数日渐增多和节前的需求 两旺市场造成节后的惨淡经营。 面对这些现状，我们应借助品牌效应, 加大对品牌的宣传力度，提高品牌知名度，让消费者进一步了解品牌的优点和亮点。 结合本辖区情况，笔者认为应该对本地政府拉动内需所采取
神经网络预测方法
(4)神经网络的预测方法 神经网络(Neural Network)是由许多并行的、高度相关的计算处理单元组成，这些单元类似生物神经系统的神经元。虽然单个的神经元的结构十分简单，但是，由大量神经元相互连接所构成的神经元系统所实现的行为是十分丰富的。与其它方法相比，神经网络具有并行计算和白适应的学习能力㈤。神经网络系统是一个非线性动力学系统计算系统。神经网络模型有许多种类，经常使用的有BP网络、RBF网络、Hopfield网络、Kohonen网络、BAM网络等等，近年又出现了 神经网络与模糊方法、遗传算法相结合的趋势。浚方法已在交通流预测中得到了应用。在交通流预测中应用最早使用最多的是反传BP网络。 应用神经网络进行交通流预测的步骤如下： 第一步，根据实际情况，选择适当的网络结构作为预测工具，根据已确定的预测因子和被预测量，决定网络的输入和输出，进而决定网络的结构(网络 各层次的节点数) 第二步，准备样本数据和样本的规范化处理，样本分为训练样本和检验样本；第三步，利用训练样本是对网络进行训练和学习； 第四步，利用检验样本对网络训练结构进行检验，验证网络的泛化能力； 第五步，用训练好的网络，根据已知的数据进行实际预测。 与传统的预测方法相比，神经网络的预测方法的预测精度要好一些。这主要 是得益于神经网络自身的特点。神经网络擅长描述具有较强非线性、难于用精确数学模型表达的复杂系统的特性，并且具有自适应能力。由于神经网络算法是离线学习，在线预测，所以几乎没有延时，实时性很好。此外，神经网络对预测因子的选择也较为灵活，任何认为与待预测交通流量有关的数据均可纳入输入向量中。但是，神经网络也有一些弱点，主要表现在以下几个方面： 三、由于使用大量的样本进行训练，所以神经网络的学习训练过程收敛 较慢，容易产生“过度学习”的情况，陷入对样本值的机械记忆而降低了泛化能力。因此，应用神经网络目前很难做到在线学习，只能将学习与预测分离成两个阶段(一个离线、一个在线)来完成。 四、神经网络的训练与学习是基于训练样本所隐含的预测因子与被预测 量的因果关系，这种学习不能反映外部环境的变化及其对预测的影响。因此，当预测对象所处的外部环境发生改变，或以某一路段数据训练好的神经网络去预测其它路段(口)的交通流量时，预测的准确率就会大大降低，错误率明显上升。这是由单一的神经网络的有限学习能力所决定的，表明经过训练的神经网络并不具有良好的“便携性”。 五、截止到目前，各类文献所见的基于神经网络的短期交通流的预测，最小 的预测时间跨度ht．15rain的水平上，对更小的预测周期，神经网络预测的适应性、精度如何，还有待检验。
某某年中国卷烟市场与消费需求变化趋势分
2005年中国卷烟市场与消费需求变化趋势分析 【编者按】2005年，国家烟草专卖局的“大品牌、大市场、大企业”战略又经过一年的风雨洗礼，卷烟工业企业已从2000年的186家重组为目前的44家，其中年产量超过百万大箱的15家，2005年截止12月份，在产卷烟品牌为203个，4个品牌年销量超过百万大箱。 2005年，卷烟工业企业联合重组轰轰烈烈。同时，为使品牌做大做强，争取更大的发展空间，形成全国性的品牌影响力，工业企业在省外市场上的开发力度明显加大，并力图通过产品价位的向上延伸及产品线结构的提升以增加利润。 竞争焦点市场的转换 地区市场的开放度越来越高，各卷烟市场的竞争态势在2005年呈现新的格局，竞争焦点市场不断变换。 以往竞争焦点市场大多集中在销大于产的地区，2002年，从100个主要城市的卷烟市场调查看，东北、西北地区是最主要的竞争市场，且云南烟和湖南烟在竞争中胜出。2003年、2004年是卷烟市场格局变化最快的年度，广州、深圳、大连、西宁、乌鲁木齐、沈阳等众多省会城市成为省外烟竞争最激烈的地区。 2005年，随着卷烟工业企业联合重组力度的加大，大企业的逐渐形成，向省外扩张的卷烟品牌数量和单品牌销量相应增加，市场竞争程度明显提高。原先的竞争焦点市场已趋于饱和，新的竞争热点地区开始形成。从对各地区卷烟零售店所陈列的省外烟数量和品牌的集中度看，海口、哈尔滨、成都、重庆、福州、泉州、太原等城市已加入到竞争焦点城市的行列中。
资料来源：新生代市场监测机构 根据竞争战略的“射程理论”，并结合国内卷烟市场基本状况，将国内的城市按照品牌的集中度格局作相应划分，依据为：1、品牌前三名市场占有率之和大于74%的市场属于优势集中市场；2、品牌前三名市场占有率之和在74%--60%之间的市场属于“相对集中市场”； 3、品牌前三名市场占有率之和不足60%的市场属于“分散型市场”。（参见图2）