【摘要】：售貨機(jī)銷量預(yù)測(cè)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(gè)用于補(bǔ)充多個(gè)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(jī)定時(shí)提供貨物,那么每個(gè)售貨機(jī)需要多少貨物,配送中心需要補(bǔ)充多少貨物,在不同的商品場(chǎng)景下選擇何種預(yù)測(cè)方法,這些就是我要研究的問題。顯然商店的運(yùn)營需要商店級(jí)別的預(yù)測(cè),但是配送中心的庫存決策需要總體預(yù)測(cè)。我們采用指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法,它有著直接頂層預(yù)測(cè)和自底向上預(yù)測(cè)兩種模型,在平滑系數(shù)最優(yōu)時(shí),兩種模型等同,于是我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓穗S機(jī)判斷誤差項(xiàng)。本文的內(nèi)容主要有以下三點(diǎn):1.結(jié)合層次預(yù)測(cè)和判斷預(yù)測(cè),探究不同銷售場(chǎng)景下,哪種層次預(yù)測(cè)模型更具優(yōu)勢(shì),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(duì)應(yīng)一種銷售場(chǎng)景,然后我進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)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(shí)的售貨機(jī)銷售數(shù)據(jù)分組驗(yàn)證我們的假設(shè),并且我從閱讀的文獻(xiàn)中得到啟發(fā),比較了不同場(chǎng)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(jìn)行了討論和總結(jié)。本文的研究數(shù)據(jù)來源于真實(shí)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(cè)的數(shù)據(jù),然后在python軟件上采用數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6

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