基于灰色理论与RBF算法的电子商务交易额预测研究

发布时间：2019-06-09 19:25

【摘要】：电子商务交易额是衡量一个国家或者地区电子商务发展状况的重要指标,精确的交易额预测在国家的电子商务战略决策中具有重要的意义。针对历年中国电子商务交易额的数据特征,提出了基于灰色理论与RBF神经网络算法的组合预测方法,并对未来的电子商务交易额进行预测,将预测结果与单一的GM (1,1)模型和RBF神经网络模型进行比较,显示出较高的精度,为电子商务交易额预测提供了新的方法。
[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.
【作者单位】： 辽宁师范大学管理学院;
【基金】：辽宁省教育厅2015年科技计划项目,项目编号:W2015242
【分类号】：N941.5;F724.6

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本文编号：2495832