【摘 要】
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本文在对传统时间序列预测方法的分析和借鉴基础上,主要针对时间序列预测方法由于本身的对数据的要求导致预测结果误差特别大的问题,深入对现有的时间序列预测方法所能处理的
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本文在对传统时间序列预测方法的分析和借鉴基础上,主要针对时间序列预测方法由于本身的对数据的要求导致预测结果误差特别大的问题,深入对现有的时间序列预测方法所能处理的数据的局限性进行了分析,研究了现有的改进预测结果准确度的方法,在此基础上提出了一种通过处理原始数据和预测结果来提高预测准确度,并满足实际需求的方法。即根据实际需要,选择相应的集约方式(按周集约、按月集约、按品目集约、按据点集约)将原始的销售数据进行集约,然后用集约后的数据进行销售预测得到预测结果,最后再将预测结果按分到每一个参与集约的个体,这种方法脱离了对预测模型的依赖,提高了预测结果的准确度和预测灵活性,并满足了用户需求。本系统按照用户可能的需求提供了多样的集约方式和按分方法,适合于多种预测系统。
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