1、管理科学与工程专业毕业论文 精品论文 卷烟销量预测模型研究关键词：卷烟销量 销量预测 人工神经网络 指标聚类 灰色关联分析摘要：中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神
2、经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。正文内容中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力
3、有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神
4、经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人
5、工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重
6、要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网
7、络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神
8、经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意
9、义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的
10、卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网
11、络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和
12、应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟
13、销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的
14、卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用
15、价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量
16、预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。中国已经加入 WTO，随着外烟关税的降低和其他关于有关开放烟草行业条款的逐步兑现，中国的烟草行业将面临激烈的竞争。因此卷烟销量的预测研究对提高我国烟草行业的市场竞争力有重要意义和应用价值。本文根据我国烟草行业的特点选择人工神经网络方法建立了卷烟销量预测模型。 本文首先综述了中国烟草专卖体制和烟草消费的特点，分析了影响卷烟需求和销量的主要因素：其次，根据影响卷烟销量的因素，选择预测卷烟销量的计算指标，通过指标聚类实现降维、灰色关联分析裁减指标，在此基础上建立了基于人工神经网络的卷烟
17、销量预测模型；最后，应用此模型对安徽某地区月份的卷烟总销量实施预测。预测结果显示，非新年期间的月份预测效果很好，但新年期间的月份预测结果偏差较大，为此根据新年期间卷烟销量数据的特点，采用“求差”的思想建立灰色模型，对这些月份进行预测，取得了较好的效果。由此可见，本文建立的基于人工神经网络的卷烟销量预测模型对非新年期间月份销量预测的效果较好，对新年期间月份的销量预测则需另外采用“求差”的思想建立灰色模型进行预测。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 16275502
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