【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第3期 227-230页,共4页

【作 者】： 吴鹏

【摘 要】 研究卷烟销售预测准确问题,卷烟销售量具有季节性和周期性动态变化规律,并受经济、人口等因素的影响,使系统存在明显的非线性特征,波动范围比较大,传统线性预测模型难以准确预测。为了提高卷销售预测精度,提出一种能够反映卷烟销售量变化规律的Elman神经网络的卷烟销售预测模型。首先采用逐步拓阶方法确定卷烟销售量的最佳滞后阶数,然后利用最佳滞后阶数最对卷烟销售数据进行重组,并输入Elman神经网络学习,利用Elman神经网络的动态和反馈特点对卷烟销售量进行预测。将建立的模型应用于云南某烟草公司某种卷烟销售的预测,结果表明,Elman神经网络模型有效提高了卷烟销售预测精度,降低了预测误差,为烟草行业销售管理预测提供科学依据。