發(fā)布時間：2019-06-09 19:25

【摘要】：電子商務(wù)交易額是衡量一個國家或者地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展狀況的重要指標,精確的交易額預(yù)測在國家的電子商務(wù)戰(zhàn)略決策中具有重要的意義。針對歷年中國電子商務(wù)交易額的數(shù)據(jù)特征,提出了基于灰色理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的組合預(yù)測方法,并對未來的電子商務(wù)交易額進行預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果與單一的GM (1,1)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行比較,顯示出較高的精度,為電子商務(wù)交易額預(yù)測提供了新的方法。
[Abstract]:E-commerce transaction volume is an important index to measure the development of e-commerce in a country or region. Accurate prediction of transaction volume is of great significance in the strategic decision of e-commerce in a country. According to the data characteristics of e-commerce transaction volume in China over the years, a combination forecasting method based on grey theory and RBF neural network algorithm is proposed, and the future e-commerce transaction volume is forecasted. The prediction results are compared with the single GM (1, 1) model and RBF neural network model, which shows higher accuracy and provides a new method for the prediction of e-commerce transaction volume.
【作者單位】： 遼寧師范大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：遼寧省教育廳2015年科技計劃項目,項目編號:W2015242
【分類號】：N941.5;F724.6

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本文編號：2495832