基于选择性集成ARMA组合模型的零售业销量预测

来源：计算机测量与控制杂志2018年第5期北京时间：

作者：常炳国,臧虹颖,廖春雷,毛丹华

单位：湖南大学 信息科学与工程学院

摘要：准确预测商品销量的走向对零售企业具有重要意义,构建自回归移动平均模型(ARMA模型,Auto-Regressive and Moving Average Model)对零售商品时序销量数据进行预测分析。传统ARMA模型无法准确描述商品销量中同时存在的非平稳非线性特征。论文分别采用支持向量回归(SVR,Support Vector Regression)方法和极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)方法,对时序模型中非线性误差进行预测并进行误差补偿,提高了商品销量的预测精度。提出了遗传优化的选择性集成定阶方法,用以简化ARMA模型的复杂定阶过程,降低了对数据平稳性程度要求。论文收集了某电商平台商品销量数据,对ARMA、选择性集成ARMA、ARMA-SVR、ARMA-ELM四种预测模型的性能进行了对比分析,结果表明,选择性集成ARMA模型预测精度在平稳和非平稳时序数据下分别提高23.58%和41.28%。组合模型相比仅采用线性平稳时序模型的预测结果更符合实际,其中,ARMA-SVR模型在小样本、非平稳时序下预测精度比ARMA-ELM模型高出约三分之一。

关键词：关键词: 零售销量预测;非平稳时序;误差补偿;自回归移动平均模型;遗传优化算法

基金资助：湖南省重点研发计划资助(2016GK2050)