短生命周期产品的销量预测模型研究

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产品生命周期曲线预测模型及其在营销决策中的应用

图 1 产品生命周期曲线图龚柏兹曲线，是美国统计学家和数学家龚柏兹(Gom鄄pertz)首先提出用作控制人口增长率的一种模型，可以利用它来进行产品生命周期预测。

其预测模型为：式中：——预测值；K——限值或饱和点；参数a决定曲线的位置；参数b决定曲线中间部分的斜率；参数t——时间权数，时间单位为年、季、月、旬、周、日，可通过事先进行市场调查研究后选定。

对求一、二阶导数，有并令=0，可求得曲线拐点P的位置为(t，)→( ，)，0<a<1,e=2.71828。

曲线过此拐点P1，由向上凸变为向下凹，当K>0，0<a<1，0<b<1时，由于lna<0，lnb<0，故>0。

此时，为增函数，即随t的增大而增大。

且在点P出现转折，的增长率由逐渐增大变为逐渐减小。

拐点P1是投入期与成长期的转折点P1点下左曲线为投入期，P1点上右方向曲线为成长期，当到达K点(这是因为根据经济学四舍五入原理)则达到成熟期顶点。

整个成熟期可分为成熟前期和成熟后期，它是以=K 点所对应的t点值±σi（i=1，2，3），σi的取值应视整个产品生命周期的时间长短而选定。

若生命周期短，在1年以下(如几个月)，则选σi =1；若周期为中(1年至5年)则应选σi =2；若周期>5年属于长周期，则应选σi =3。

当t=0时，=Ka即为P0点,此点为投入期的原点。

当t→－∞时，由于b t→∞，→0，有→0；当t→＋∞时，由于b t→0，→1，有→K故=0和=K都是它的渐近线。

它的图形是一条对称的S形曲线。

为了确定模型中的参数，通常把该预测模型改写为对数形式：若令=log ，K=logK，a=loga，则上式变为：=K+abt此式为一修正指数曲线预测模型，仿此模型求常数的方法，如用三段对数总和法：设r为原始数据观察值n的1/3，若n不能被3整除，则去掉远期的首项和第二项数据即可。

产品生命周期曲线预测模型及其在营销决策中的应用

产品生命周期曲线预测模型及其在营销决策中的应用随着市场竞争的加剧，企业对于产品生命周期的预测变得尤为重要。

产品生命周期曲线预测模型是一种基于历史数据和设定参数的预测方法，通过对产品各个阶段的销售数据进行分析和建模，帮助企业合理规划生产和营销策略，提高竞争力。

本文将介绍产品生命周期曲线预测模型的原理、方法和应用，并探讨其在营销决策中的实际效果。

一、产品生命周期曲线预测模型的原理和方法产品生命周期曲线预测模型基于市场需求变化的逻辑推断和统计分析，将产品的销售量随时间的变化呈现为一条曲线，通常可分为引入期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。

1. 引入期在产品引入期，销售量通常较低，但有潜力增长。

预测模型通过分析市场情况、竞争对手、产品特性等因素，结合历史数据进行预测。

常用的方法包括趋势分析、市场调查和专家判断等。

2. 成长期在产品成长期，销售量迅速增长。

预测模型通过发展趋势和增长速度等因素，结合市场份额和市场需求的变化，进行销售量的预测。

常用的方法包括指数平滑法、回归分析和时间序列分析等。

3. 成熟期在产品成熟期，销售量达到峰值，增长趋势放缓。

预测模型通过分析市场饱和度、竞争对手的策略以及产品创新等因素，预测产品的销售量。

常用的方法包括增长速度下降法、市场份额分析和市场调查等。

4. 衰退期在产品衰退期，销售量逐渐下降。

预测模型通过分析市场状况、竞争对手的动向以及替代产品的出现等因素，预测产品的销售量。

常用的方法包括趋势下降法、市场份额下降法和市场调查等。

二、产品生命周期曲线预测模型在营销决策中的应用产品生命周期曲线预测模型在营销决策中具有重要作用，可以帮助企业合理制定生产和营销策略，提高市场竞争力。

以下是该模型在营销决策中的应用示例：1. 产品定价策略根据产品生命周期曲线预测模型的结果，企业可以根据产品所处的不同阶段制定相应的定价策略。

在引入期，由于市场认可度低，在定价上应抢占市场份额，采取较低的价格策略。

常用的销量预测方法

常用的销量预测方法销量预测是企业经营中非常重要的一环，它可以帮助企业制定合理的生产计划、采购计划和销售计划，从而提高企业的经营效益。

本文将介绍常用的销量预测方法，包括时间序列分析、回归分析、神经网络模型和机器学习模型等。

一、时间序列分析时间序列分析是一种基于历史数据进行预测的方法。

它假设未来的销售量与过去的销售量有关，并且随着时间的推移可能会发生变化。

因此，该方法需要收集历史数据，并对其进行分析。

以下是时间序列分析步骤：1. 收集历史数据：收集过去一段时间内产品或服务的销售数据。

这些数据应该包括每个时期（通常是每月或每季度）的总销售量。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，包括检查是否有缺失值、异常值等。

3. 绘制时序图：将清洗后的数据绘制成时序图，以便观察趋势、季节性和周期性等特征。

4. 分解时序图：对时序图进行分解，将其分为趋势、季节性和残差三部分。

5. 模型选择：根据分解后的时序图选择合适的模型，如ARIMA模型、指数平滑模型等。

6. 模型拟合：使用选定的模型对历史数据进行拟合，并计算出模型的参数。

7. 预测未来销售量：使用拟合好的模型对未来销售量进行预测。

二、回归分析回归分析是一种基于自变量与因变量之间关系进行预测的方法。

它假设未来销售量与某些因素（如价格、促销活动等）有关，并且可以通过建立一个回归方程来预测未来销售量。

以下是回归分析步骤：1. 收集数据：收集产品或服务的历史销售数据以及相关因素的数据，如价格、促销活动等。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，包括检查是否有缺失值、异常值等。

3. 变量选择：根据经验或统计方法选择与销售量相关性较高的自变量，如价格、促销活动等。

4. 建立回归方程：建立一个多元线性回归方程，将选定的自变量和因变量进行线性组合，得到一个预测未来销售量的方程。

5. 模型检验：对建立好的回归方程进行检验，检查其是否符合统计学要求。

6. 预测未来销售量：使用建立好的回归方程对未来销售量进行预测。

新产品在生命周期中的销售预测

测的
２１９ｒ１０．珊１１９
采购与供应链
４比较分析
应用马尔可夫链和龚柏兹曲线对新产品投入市场后做预测，然后根据预测的不同结果对此产品的销售做出不同的销售决策。
可通过事先进行市场调查研究后选定。
２模型介绍
马尔可丈链因安德烈・马尔可夫（ｎｒｙＭａｋｖＡｄｅｒｏ，１５－１２）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时８６９２
间随机过程。
对多求一、二阶导数，有：
移概率矩阵Ｐ，
通过马尔可夫模型对不同状态下的新产品销售期望利润的预测，我们可以做出不同的销售决策，而此时的产品状态的改变趋势也是符合了产品生命周期趋势的，在生命
周期的各个阶段，都是可以用马氏链做销售、利润预
本文利用马尔可夫链和龚柏兹曲线建立新产品销售和生命周期中的预测的模型，从而为制定新产品销售策略提供一定的
理论依据。
［关键词］产品生命周期；马尔可夫链；龚柏兹曲线［中图分类号］Ｆ１７５［文献标识码］Ａ［章编号］１０文０５—６３（０１６— １９—０４２２１）３０ｌ２
限值或饱和点；参数ａ
的。对市场应该进行充分调查与预测，使新产品快速度过引入期并为企业带来赢利是新产品研发的最终目的之所在。
决定曲线的位置；参数６定曲线中间部分的斜率；参数决￡ — 时间权数，时间单位为年、季、月、旬、周、日， —

销售预测模型调研报告

销售预测模型调研报告一、引言在现代商业环境中，准确预测销售额的能力至关重要。

销售预测模型作为一种可靠的工具，被广泛应用于企业的销售战略制定和业绩管理。

本调研报告旨在对几种常见的销售预测模型进行调研，并分析其优缺点，以便企业在选择和应用销售预测模型时能够做出明智的决策。

二、方法和数据来源本调研采用了文献研究和数据分析相结合的方法。

首先，我们收集了相关的学术文献和行业报告，以了解当前主要的销售预测模型方法。

然后，我们采用了一家跨国制造业公司的真实销售数据作为案例，并利用统计软件对这些数据进行了分析。

三、常见销售预测模型1. 移动平均模型移动平均模型是最简单的预测模型之一，它基于过去一段时间内的平均销售额来预测未来的销售额。

通过调整时间窗口的大小，可以平衡模型的平滑性和敏感性。

然而，移动平均模型没有考虑销售数据的趋势和季节变化，适用性有限。

2. 线性回归模型线性回归模型假设销售额与其他变量之间存在线性关系，通过拟合一个线性方程来预测销售额。

线性回归模型具有较好的解释性和预测精度，但对于非线性关系的销售数据预测效果较差。

3. 时间序列模型时间序列模型基于历史销售数据的趋势、季节变化和随机性等特征进行预测。

常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑法和季节性分解法等。

这些模型能够较好地反映销售数据的特征，并在一定程度上准确预测未来的销售额。

4. 人工神经网络模型人工神经网络模型通过模拟人脑的神经元网络来进行预测分析。

它能够处理非线性问题，并通过学习和训练不断优化预测性能。

然而，人工神经网络模型需要大量数据用于训练，并且在参数设置和计算复杂度方面存在一定的挑战。

四、模型评估与选择为了评估不同销售预测模型的表现，我们采用了均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。

根据对真实销售数据的预测精度和稳定性进行比较，我们发现时间序列模型在这个案例中表现最佳，其次是线性回归模型和人工神经网络模型。

综合考虑模型的可解释性、计算复杂度和数据需求等因素，我们建议该跨国制造业公司采用时间序列模型作为其销售预测工具。

产品销售预测模板

产品销售预测模板引言：产品销售预测是估计未来一段时间内产品销售情况的工具。

准确预测产品销售量对于企业决策和运营管理至关重要。

本文将介绍一种常用的产品销售预测模板，帮助企业有效预测销售量，制定合理的生产计划和营销策略。

一、背景分析在进行产品销售预测前，首先需要进行背景分析。

了解产品的市场需求、竞争态势以及相关的宏观经济因素等，可以为后续的预测工作提供依据。

此外，还需要收集过去一段时间内的产品销售数据，用于构建模型。

二、选择预测方法根据产品销售的特点和历史销售数据，选择适合的预测方法是十分重要的。

以下列举几种常用的预测方法：1. 时间序列法时间序列法基于历史销售数据中的趋势和季节性变化，通过统计分析来预测未来销售量。

常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

2. 回归分析法回归分析法通过寻找产品销售与其他相关变量之间的关系，建立预测模型。

例如，可以考虑产品价格、广告投入、市场规模等因素对销售量的影响，并通过回归模型预测未来的销售量。

3. 专家判断法专家判断法基于专家对市场和产品的理解和经验，通过专家调查、问卷调研等方式进行预测。

这种方法在没有足够历史数据或者现实情况过于复杂时较为常用。

三、数据处理与模型建立在选择好适合的预测方法后，需要进行数据处理和模型建立。

首先，对历史销售数据进行清洗和筛选，剔除异常值和噪声。

然后，根据选定的预测方法，利用软件工具进行数据处理和建模，得到产品销售预测模型。

四、预测结果分析与优化得到产品销售预测模型后，需要对模型进行评估和分析。

通过与实际销售数据的对比，评估模型的准确性和可靠性。

对于不准确的预测结果，可以通过优化模型参数或者采取其他修正策略来提高预测精度。

五、应用与实践将产品销售预测模型应用于实际业务中，可以为企业提供重要的参考信息。

根据预测结果，企业可以合理规划生产计划、调整库存水平以及优化营销策略，以更好地适应市场需求。

结论：产品销售预测模板是企业进行产品销售预测的有力工具。

销售预测的时间序列模型研究

销售预测的时间序列模型研究销售预测是企业经营管理的核心问题之一。

如何能够准确地预测销售量，掌握未来市场动态，是企业管理者和市场营销人员极为关注的问题。

而目前，时间序列模型已经成为销售预测中的重要工具和方法之一。

一、时间序列模型概述时间序列分析是指在一定时间跨度内，统计时间序列的变化规律，从而形成预测模型的一种方法。

时间序列模型假设在未来一段时间内，事物的发展是有规律和周期性的，并且当今的状态对未来也有一定程度的影响。

基于这种假设，时间序列模型可以预测未来的趋势和变化，为企业的销售预测提供定量依据。

时间序列模型包括多个部分，其中最关键的就是趋势、季节和周期。

趋势是指物品在长时间内的总体趋势和发展状态；季节是指相同时间段内的规律变化；而周期则是指物品发展的周期性变化。

基于这些，时间序列模型可以建立模型进行预测、分析和决策。

二、时间序列模型在销售预测中的应用时间序列模型在销售预测中的应用非常广泛。

通过分析过去的销售数据，应用时间序列模型可以预测未来的销售量和市场变化趋势。

时间序列模型因其灵活性和可靠性，已经被许多的企业广泛应用于销售预测中。

具体来说，时间序列模型一般包括两种：单指数平滑法和加权平均法。

其中单指数平滑法主要是通过对过往销售数据进行加权计算，得到一个更为平滑的预测值；而加权平均法则是基于相邻的销售数据之间的关系，对这些数据进行加权平均处理，以得到销售预测的结果。

三、时间序列模型的优缺点时间序列模型可以帮助企业预测销售量和未来市场的变化趋势，这是其最大的优点。

同时，时间序列模型所需要的数据比较容易获取，并且也比较容易进行计算。

这些都是使之成为企业销售预测的重要工具的因素。

然而，时间序列模型也存在一些缺点。

其中最重要的一个就是模型的精确度较低。

因为时间序列数据具有不稳定性和随机性，所以无法预测那些不在时间范围内出现的异常情况。

同时，时间序列模型容易受到各种不确定因素的影响，例如市场变化、政策变化等等。

基于需求预测的短生命周期产品订货策略研究

险性．因此，如何正确把握市场需求，如何科学确定产品订货次数和订货时间，合理控制库存，对于降低企业经营成本，提高企业经营效益有着重要其销售周期短的
常数需求，具有韦伯和伽马分布变质率的经济订
①
收稿日期：２０１０一Ｏ１ — ２５；修订日期：２０１２— ０９ — ０６．基金项目：国家自然科学基金重点资助项目（７１１３１００４）；国家教育部基金资助项目（０９ＹＪＡ６３００４３）；中央高校基本科研业务费专项资金
徐贤浩，陈雯，廖丽平，李路军
（华中科技大学管理学院，武汉４３００７４）
摘要：本文针对短生命周期产品的特点，考虑与需求因子相关的库存短缺拖后和无形变质，根据缺货时间点、订货时间点与产品到达成熟期的时间点之间的关系，建立基于短生命周期产品需求预测的３种订货策略模型：乐观订货策略，悲观订货策略和中庸订货策略模型，对模型进行了分析求解，对最优解的存在性进行了证明．然后根据实际销售数据进行需求预测和算例分析，分析各因子对于总库存成本、订货量、短缺拖后量、销售损失量以及最优订货策略的影
命周期产品的库存模型，并提出短生命周期产品库存控制的优化策略．
与本研究关系密切的主要是变质产品的库存模型和ＢＡＳＳ扩散模型，以下分别介绍研究现状．对于变质物品的库存问题研究，一直得到广大研究者的关注．Ｇｈａｒｅ和Ｓｃｈｒａｄｅｒ ¨ 首先提出一个基于常数需求的指数变质库存模型．Ｃｏｖｅ￣和Ｐｈｉｌｉｐ以及Ｔａｄｉｋａｍａｌｌａ分别建立了一个基于

产品销量预测模型

2012年河南科技大学数学建模第二次模拟训练承诺书我们仔细阅读了数学建模竞赛选拔的规则.我们完全明白，在做题期间不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人研究、讨论与选拔题有关的问题。

我们知道，抄袭别人的成果是违反选拔规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。

我们郑重承诺，严格遵守选拔规则，以保证选拔的公正、公平性。

如有违反选拔规则的行为，我们将受到严肃处理。

我们选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B队员签名：1.2.3.日期： 2012 年月--日2012年河南科技大学数学建模第二次模拟编号专用页评阅编号（评阅前进行编号）：评阅记录（评阅时使用）：评阅人评分备注B 题产品销量预测摘要对产品销售量的预测，无论是对于整体掌控市场的发育与成长态势的政策制定者，还是对于研究市场行情以制定营销策略的厂商而言，都具有极其重要的作用。

本文针对市场上新产品进入市场的销量预测的实际问题，确定模型应有的变量，做出一般的假设并确定约束条件，从而建立有效的模型，以更好的解决新产品进入市场的销量预测问题。

对于问题一，经过分析可设()=dxkx t dt ，从而建立简单的Malthus 模型，很好地解决了产品销售量的预测问题。

对于问题二，针对市场中存在市场容量N 这一约束条件，又有=k[N-x(t)]dxdt，则可建立阻滞增长模型，即可得到产品的销售量在一定时间内迅速增加，达到一定时期后销售量开始趋于稳定。

对于问题三，综合考虑各个影响产品销售量的因素，通过筛选和忽略微小因素，主要考虑产品价格、产品广告投入、消费者习惯等因素，并引用媒体广告产出的模型，分别建立各因素与销售量的函数关系式，并通过这些关系式的组合，得到一种新的新产品扩散模型。

通过该模型与logistic 模型和巴斯新产品扩散模型比较来进行模型检验，并通过Matlab 编程画图可以得出，该模型和两种已知的模型的曲线走向一致。

周期性销售预测方法与模型构建

周期性销售预测方法与模型构建销售预测是企业在制定销售计划、决策生产和供应链等方面的重要工具。

然而，由于市场需求的不稳定性和周期性变化，准确预测销售额变得尤为重要。

本文将介绍周期性销售预测的方法和模型构建，帮助企业更好地应对市场风险和挑战。

一、移动平均方法移动平均方法是一种常用的周期性销售预测方法。

它通过计算过去一段时间内的销售额平均值来预测未来的销售额。

移动平均方法适用于周期性变化相对稳定的产品销售预测。

在使用移动平均方法时，首先确定一个固定的时间窗口，例如过去12个月的销售数据。

然后，计算这段时间内每个月的销售额，并求其平均值。

最后，将得到的平均值作为未来销售额的预测值。

这种方法可以有效消除季节性和周期性的影响，提供相对稳定的预测结果。

二、指数平滑方法指数平滑方法是一种基于历史数据加权平均的销售预测方法。

它假设未来的销售额与过去的销售额具有相似的趋势，但对近期数据给予更高的权重，以反映销售额的变化趋势。

在使用指数平滑方法时，需要设置一个平滑系数alpha（0<alpha<1），该系数决定了过去数据对于预测结果的权重。

通常情况下，较小的alpha值可以更好地适应销售额变化的快速性，而较大的alpha值会更关注近期的销量表现。

三、趋势分析方法趋势分析方法通过分析历史销售数据的长期趋势来预测未来的销售走势。

它可以帮助企业识别产品销售量的长期增长或减少趋势，并据此做出相应的决策。

趋势分析方法通常采用线性回归模型来拟合历史数据，得到销售额的趋势方程。

该方程可以通过对未来时间点预测变量进行填充，来预测未来的销售额。

四、季节性分解方法季节性分解方法是一种用于分析和预测周期性销售的有效方法。

它将销售数据分解为趋势、季节性和残差三个主要成分，以便更好地理解销售的变化模式和趋势。

首先，通过移动平均或指数平滑等方法平滑销售数据，确定趋势成分。

然后，计算每个季度或月份的平均销售额，获得季节性成分。

最后，计算销售数据与趋势和季节性成分之间的残差。

如何利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测

利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用来描述有隐含未知参数的马尔科夫过程的统计模型。

在产品销量预测中，HMM可以被应用于分析并预测潜在的销售趋势和模式。

本文将探讨如何利用HMM进行产品销量预测，并探索其在实际业务中的应用。

1. 数据准备在利用HMM进行产品销量预测之前，首先需要收集和准备数据。

这些数据可以包括历史销售数据、市场趋势、季节性因素、促销活动等。

这些数据将会成为构建HMM模型的基础，因此数据的准确性和完整性对于预测结果至关重要。

2. 模型建立在数据准备完成之后，接下来需要建立HMM模型。

HMM模型由状态空间、观测空间和状态转移概率、观测概率所组成。

状态空间可以表示产品的销售状态，观测空间可以表示销售数据的观测值。

状态转移概率描述了产品销量在不同状态之间转移的概率，观测概率描述了给定状态下观测值的概率分布。

通过这些概率分布，HMM可以对未来销量进行预测。

3. 状态定义在建立HMM模型时，需要对产品销量的状态进行定义。

通常可以将销量分为高、中、低三种状态，也可以根据实际情况进行更细致的划分。

不同的状态定义会对模型的预测结果产生影响，因此需要根据实际情况进行合理的选择。

4. 参数估计HMM模型的参数估计是模型建立的关键环节。

参数估计可以使用最大似然估计（maximum likelihood estimation, MLE）或期望最大化算法（expectation-maximization algorithm, EM）等方法进行。

通过对历史数据进行参数估计，可以得到模型的概率转移矩阵和观测概率分布，从而进行预测分析。

5. 预测分析利用已建立的HMM模型，可以对未来产品销量进行预测分析。

通过输入销售数据和其他相关因素，HMM模型可以输出未来销量的概率分布。

这有助于企业进行合理的库存规划、市场营销策略制定等决策。

6. 模型评估在利用HMM进行产品销量预测之后，需要对模型进行评估。

如何利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测(Ⅱ)

隐马尔科夫模型(HMM)是一种概率模型，常用于序列数据的建模和预测。

在产品销售领域，利用HMM可以对销量进行有效的预测，帮助企业做出合理的生产和供应安排。

本文将针对如何利用HMM进行产品销量预测进行探讨。

一、隐马尔科夫模型(HMM)简介HMM是一种用于描述具有隐藏状态的随机过程的模型。

在HMM中，系统的状态不是直接可观测的，而是通过观测到的数据进行推断。

HMM由状态、观测、状态转移概率和观测概率组成。

在产品销售中，可以将产品销量看作是隐藏状态，而实际销售数据则是观测数据。

利用HMM可以通过观测数据来推断销量的隐藏状态，从而进行预测。

二、利用HMM建立销量预测模型1. 确定隐藏状态在利用HMM进行销量预测时，首先需要确定销量的隐藏状态。

销量可以根据历史数据进行划分，例如将销量分为高、中、低三个状态。

根据实际情况，也可以对不同产品进行个性化的隐藏状态划分。

2. 构建状态转移矩阵状态转移矩阵描述了不同隐藏状态之间的转移概率。

通过分析历史销量数据，可以计算不同状态之间的转移概率。

这些转移概率可以用来预测未来销量状态的变化。

3. 计算观测概率观测概率描述了在每个隐藏状态下观测到不同观测值的概率。

在产品销售中，观测值可以是每日、每周或每月的销量数据。

通过历史数据的分析，可以计算在不同销量状态下观测到各个销量数据的概率。

4. 利用Viterbi算法进行预测在HMM中，Viterbi算法可以用来寻找最可能的隐藏状态序列，从而进行销量的预测。

通过观测数据和建立的HMM模型，可以利用Viterbi算法找到最可能的销量状态序列，从而得到销量的预测结果。

三、优化HMM模型在建立HMM模型后，还可以通过一些方法对模型进行优化，提高预测的准确性和稳定性。

1. 参数调优调整HMM模型中的参数，如隐藏状态的划分、状态转移矩阵和观测概率的计算，可以优化模型的性能。

可以通过交叉验证等方法来选择最优的参数。

2. 引入外部因素除了销量数据外，还可以引入其他外部因素，如市场需求、季节性因素、促销活动等，来改进HMM模型。

产品1-5年销售预测例子

产品1-5年销售预测例子销售预测是指根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测。

销售预测可以直接生成同类型的销售计划。

销售计划的中心任务之一就是销售预测，无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。

销售预测就是所指对未来特定时间内，全部产品或特定产品的销售数量与销售金额的估算。

销售预测就是在充分考虑未来各种影响因素的基础上，融合本企业的销售实绩，通过一定的分析方法明确提出切实可行的销售目标。

尽管销售预测十分重要，但进行高质量的销售预测却并非易事。

在进行预测和选择最合适的预测方法之前，了解对销售预测产生影响的各种因素是非常重要的。

一般来讲，在展开销售预测时考量两大类因素：外界因素1）市场需求动向需求是外界因素之中最重要的一项．如流行趋势、爱好变化、生活形态变化、人口流动等，均可成为产品（或服务）需求的质与量方面的影响因素，因此，必须加以分析与预测。

企业应尽量收集有关对象的市场资料、市场调查机构资料、购买动机调查等统计资料．以掌握市场的需求动向。

2）经济变动销售收入深受经济变动的影响，经济因素是影响商品销售的重要因素，为了提高销售预测的准确性，应特别关注商品市场中的供应和需求情况。

尤其近几年来科技、信息快速发展，更带来无法预测的影响因素，导致企业销售收入波动。

因此，为了正确预测，需特别注意资源问题的未来发展、政府及财经界对经济政策的见解以及基础工业、加工业生产、经济增长率等指标变动情况。

尤其要关注突发事件对经济的影响。

3）同业竞争动向销售额的高低深受同业竞争者的影响，古人云“知己知彼．百战不殆”。

为了生存，必须掌握对手在市场的所有活动。

例如，竞争对手的目标市场在哪里，产品价格高低，促销与服务措施等等。

4）政府、消费者团体的动向考虑政府的各种经济政策、方案措施以及消费者团体所提出的各种要求等。

内部因素1）营销策略市场定位、产品政策、价格政策、渠道政策、广告及降价政策等更改对销售额所产生的影响。

销售预测分析之短期与长期预测

销售预测分析之短期与长期预测销售预测分析是企业管理中至关重要的一项任务。

通过对市场需求、销售数据和趋势进行系统分析和评估，企业能够更好地了解市场变化，并采取相应的决策来调整销售策略。

在销售预测分析中，短期预测和长期预测是两个重要的方面，它们在帮助企业做出决策时具有不同的作用和应用场景。

短期预测是指对未来一段较短时间内的销售情况进行分析和预测。

通常，短期预测的时间跨度不会超过一年，其目的是帮助企业更好地掌握当前市场的需求和供应情况，以便及时调整生产计划和销售策略。

短期预测通常基于历史销售数据、市场趋势和政策因素进行建模和模拟，采用各种预测方法和模型，如时间序列分析、回归分析和机器学习等。

通过对这些数据和方法的综合分析，企业可以对未来几个月内的销售情况进行较为准确的预测，并据此做出相应的决策。

短期预测在企业管理中具有广泛的应用。

首先，它可以帮助企业及时调整生产计划和采购计划，以适应市场需求的变化。

例如，在某一产品需求量预计会突然增加的情况下，企业可以提前增加生产产能，避免因供应不足而错失销售机会。

其次，短期预测还可以帮助企业优化库存管理和物流配送。

通过对预测结果的分析，企业可以更准确地估计所需的库存量和产品配送的时间，从而提高库存周转率和降低库存成本。

此外，短期预测还可以帮助企业规划销售人员的工作安排和销售目标的设定，以实现销售业绩的最大化。

然而，短期预测并不适用于所有情况，特别是在面对不确定因素较多的情况下。

这时，长期预测就显得尤为重要。

长期预测是指对未来较长时间跨度内的销售情况进行分析和预测。

通常，长期预测的时间跨度大于一年，其目的是帮助企业制定长期战略规划和发展计划，以适应市场环境和行业趋势的变化。

长期预测通常需要综合考虑多种因素，如经济增长、市场竞争、技术进步和消费者需求的变化等。

企业可以使用各种预测方法和模型，如趋势分析、市场调研和专家判断等，来做出较为准确的长期销售预测。

长期预测在企业战略规划和市场开拓中具有重要的应用。

基于NAR网络的短生命周期产品需求预测

基于NAR网络的短生命周期产品需求预测赵小惠;张影【摘要】针对短生命周期产品需求的不确定性和缺乏历史数据,文中利用非线性自拟合的时间序列网络,构建基于NAR神经网络的短生命周期产品需求预测模型.采用某时尚品牌针织开衫的历史销售数据,进行建模仿真并检验模型的模拟能力.研究结果表明,基于NAR网络的短生命周期产品需求预测模型具有较强的非线性动态拟合能力和较高的预测精度.%For the uncertainty of the demand for short life cycle products and lack of historical data,a model for forecasting the demand for short life cycle products is built on the NAR neural network,by using a nonlinear fitting time series network.The simulation of the model is set up according to the historical sales data of a fashion brand knitting cardigan,and then its capability is tested.The results show that the new model has a stronger nonlinear dynamic fitting capability,and higher accuracy.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2017(037)007【总页数】6页(P544-549)【关键词】NAR网络;短生命周期产品;非线性;需求预测【作者】赵小惠;张影【作者单位】西安工程大学机电工程学院,西安710048;西安工程大学机电工程学院,西安710048【正文语种】中文【中图分类】F250科学技术的高速发展，企业之间的激烈竞争以及消费者对个性化的追求，使得产品的生命周期大幅缩短.快时尚品牌ZARA产品每周更新，智能手机、电脑等新产品从推出到退出市场往往只有一年甚至几个月的时间.产品生命周期缩短，给需求预测增加了很大的难度和不确定性.而需求预测的结果通常是生产计划与控制系统的主要信息输入，尤其是主生产作业计划的重要信息输入.因此企业应该加强预测的功能，依据需求预测的结果制定合理的生产计划.目前，对短生命周期产品需求预测的研究主要集中在两个方面：一是在Bass扩散模型的基础上进行相应的扩展.不少学者将需求预测的主要影响因素抽象成数学参数，引入Bass预测模型，如引入季节系数[1-3],消费者偏好[4]、价格影响因子[5]、平均服务影响因子和商品平均重复购买率[6]等；二是尝试采用新的预测模型.文献[7-10]等分别使用简单逻辑模型、龚珀资模型和随时间变化的扩展逻辑模型对短生命周期产品进行需求预测，文献[11]分析比较了龚珀资曲线、逻辑曲线、Bass曲线和时间序列自回归平移模型对手机销售数据的需求预测情况；文献[12-13]提出了一种适合高科技产品扩散的Norton模型，并验证了该模型可行性；文献[14]采用Norton模型预测多代短生命周期产品的市场需求.该模型大多以线性为主，需要准确的定量计算.实际需求中短生命周期产品受到众多主观因素的影响，各参数大小难以用数字准确衡量.短生命周期产品虽然涉及到生产和生活的各个方面，但什么是短生命周期产品，至今仍没有一个准确和统一的定义，文中认为短生命周期产品是时效性强、更新换代快或季节性强的产品.与传统产品相比，短生命周期产品的特征主要体现在六个方面：生命周期较短、提前期较长、库存具有时效性、产品可替代性高、预测初期数据缺乏并且需求不确定性强.而短生命周期产品需求的不确定性受各种因素的影响，如消费者偏好、网络效应、服务水平以及相似产品之间的竞争等.在众多的影响因素中，大多数影响因素都是定性的参数，再加上短生命周期导致预测初期历史数据缺乏，这就给产品的需求预测带来了一定的困难.因此文中针对短生命周期产品需求的不确定性和复杂性，引用非线性自拟合的时间序列网络，建立基于非线性自回归网络(Nonlinear Auto-Regressive,NAR)神经网络的短生命周期产品需求预测模型，采用某时尚品牌针织开衫的历史销售数据进行仿真分析.短生命周期产品其销售变化受到流行趋势、网络效应、消费者偏好以及季节变换等客观因素的影响，这些因素受人的主观行为影响较大，在生命周期的不同阶段对需求预测的影响程度不同，很多需要通过调查进行定性分析，各项因素在构建预测模型时的权重也很难衡量，随机性成为影响销售趋势的主要因素.短生命周期产品的需求预测已成为制约企业发展的瓶颈，因此企业必须研究如何应对产品短暂的生命周期内市场需求的不确定性以及伴随的风险性，在实现快速而有效地满足市场需求的同时，降低自身的运营成本.从而以更加敏捷和柔性的方式来满足市场需求，获取更多的利润.针对短生命周期产品需求预测影响因素的非线性特性，应着眼于产品销售数据本身的特点去挖掘信息，相对久远的销售数据对需求预测的意义不大，应以短期内的销售数据为主，利用需求预测模型去阅读销售数据中的信息，分析出影响因素的个数以及各个影响因素对需求预测的影响程度.非线性自拟合的NAR网络预测模型具有参数持续更新的特点，同时模型只有输出没有输入，不受样本数据的制约，更符合短生命周期产品的特点.短生命周期产品NAR网络需求预测模型的数学表达式为y(t)=f(y(t-1),y(t-2),…,y(t-d))式中:t为当前时期；d为延时变量的个数，即前t-d个时期产品销售情况对当前时期产品需求的影响；y(t-1)为t-1时期产品的销售量；y(t)为预测值，代表当前时期产品的需求量.模型中每一个y(t)的输出，都指向元神经网络层的输入当中，作为下一次输出的调整参数，并且完成对神经网络的调整[15].模型的具体结构如图1所示.图1中左边的y(t)为输入数据，即短生命周期产品已有的销售数据；1∶2为延时变量个数，即t时期的产品需求量受到t-1、t-2时期产品销售情况的影响；w为连接权值，b 表示阀值.1) 短生命周期产品需求预测影响因素的个数隐含层神经元的个数即为影响因素的个数，将需求预测的影响因素抽象成NAR网络预测模型中的参数，参数的确定只需通过设定隐含层神经元的个数来实现.隐含层神经元的个数往往需要根据设计者的经验和多次实验来确定，数目过多或过少都会导致误差增大，影响模型的预测结果.最佳隐含层神经元个数如下：n1=+a式中:n1为隐含层神经元个数；n为初始样本数据；m为输出神经元个数；a为[1,10]之间的常数.神经元之间采用非线性的传递函数为f(x)=这种非线性的传递关系体现了各个影响因素之间的复杂影响关系.若影响产品需求的因素与产品需求之间的关系是完全非线性的，则可以适当增加神经元的个数. 2) 样本数据的大小样本数据的大小通过延时变量的个数来确定.指向元神经网络层的y(t)构成了短生命周期产品需求预测模型的样本数据，延时变量即用来控制有多少个y(t)指向元神经网络层，进而间接确定NAR网络需求预测模型的样本数据.3) 样本数据的分配比例样本数据的大小确定后，开始对需求预测模型进行训练，目的是建立符合短生命周期产品特点的NAR网络预测模型.网络训练的数据分为三类：训练集，即用来训练建立需求预测模型的数据；验证集，即用来验证网络是否符合短生命周期产品的特点；测试集，即用来评估模型预测能力的数据.网络训练过程中根据短生命周期产品的特点进行数据比例的分配和调整.文中采用列文伯特-马奈尔特(Levenberg-Marquardt,LM)训练算法进行神经网络学习，根据误差自相关曲线和误差曲线来判断网络预测模型是否符合短生命周期产品的特点，是否具有较高的预测精度，网络性能采用均方误差(Mean Squared Error，MSE)来评判.MSE指各测量值误差的平方和的平均值的平方根，反映整个整个预测周期内的预测精度，其计算公式为MSE=2式中:n为预测点；yi为真实值；yi′为预测值.对短生命周期产品进行需求预测，在预测的初期只能借助相似产品的历史销售数据，销售量与时间两者的量纲不同，在模型建立的初始，首先对历史数据进行归一化处理，文中采用min-max标准化的方法，对需求预测的历史数据进行线性变换，使结果值映射到[0,1]之间，转换函数如式(5).X*=式中:X*为归一化后的数据；X为原始数据；Xmin为所有历史数据中的最小值；Xmax为所有历史数据中的最大值.对样本数据处理之后，开始构建短生命周期产品NAR网络需求预测模型.首先对相关参数进行设定，然后开始进行网络训练.通过网络训练构建出最符合短生命周期产品特点的NAR网络需求预测模型.根据预测输出与目标输出之间的误差大小关系图以及误差自相关性关系图判断网络是否符合短生命周期产品的特点以及是否达到预期的预测精度.模型建立步骤如下：① 确定短生命周期产品需求预测的样本数据，即通过 Cross-validation方法，确定延时变量个数cv(k).② 设置影响短生命周期产品需求预测的参数，即确定隐含层神的经元个数n.③对数据进行配置，分别设置训练集a1、验证集a2和测试集a3的比例.④ 使用train()函数对网络模型进行训练，学习方法是LM.⑤ 验证网络模型是否符合要求，若不符合要求继续进行第4步的网络训练.⑥ 利用函数closeloop()将网络转化为闭环的网络模型.⑦ 利用第⑥步保存的网络，进行预测，查看预测误差.在短生命周期产品NAR网络预测模型构建的过程中，步骤⑤需要对模型反复训练，寻找出符合短生命周期产品特点和误差要求的网络模型.网络训练结束后若误差过大或者误差自相关性超出了95%的置信区间，则表明NAR网络预测模型预测精度不高，需要对预测模型进行调整.为得到精确的预测值，可以通过对网络训练数据的训练集a1、验证集a2和测试集a3的比例进行调整；调整延时变量个数以及隐含层神经元个数；对网络进行多次训练，调整网络的内部结构改变连接权值w和阀值b的大小三种方法对网络进行调整.采用训练好的短生命周期产品NAR网络需求预测模型进行预测，文中采用递归预测法，对于NAR网络需求预测模型y(tn) = f(y(tn-1),y(tn-2),…,y(tn-d))，当n=1，即对y(tn)预测时，就可以得到第一步预测值y(t1)；当对y(tn+1)预测时，把1步预测y(t1)添加到原样本(y(tn-d),…,y(tn-2),y(tn-1))中组成新的样本(y(tn-d),…,y(tn-2),y(t1))，就可以得到2步预测值y(t2)；然后再对构成的新样本(y(tn-d),…,y(tn-3),y(t1),y(t2))采用短生命周期产品NAR网络需求预测模型得到3步预测值.如此循环，直到得到所需要的n步预测值为止.为了验证预测模型的有效性，文中采用北京地区某时尚品牌服装针织开衫一年内的各周历史销售数据对NAR网络预测模型进行训练，建立符合短生命周期产品的需求预测模型.通过对网络预测模型的多次训练调整，最终确定仿真数据的分配比例为：训练集为75%，验证集15%，测试集15%.隐含层神经元的个数为35，延时变量个数为1∶3.NAR网络需求预测模型中，一般通过误差自相关图以及误差图判断模型预测能力的优劣.企业对短生命周期产品的实际需求预测中，误差影响制造商的生产和零售商的销售，直接影响企业的经济利益.因此，采用误差自相关图以及误差图判断网络模型的预测能力，具有较好的现实意义.1) 误差自相关图误差自相关性分析就是检测时间序列各个预测点误差的相关程度，可根据误差相关程度的大小来对比模型预测性能的优劣.若一个模型的预测能力良好，误差的自相关性在时间间隔为0时应该最大，其他情况下均应在95%的置信区间内，最好的结果是其余情况下误差均为0.但是网络预测模型不可能达到绝对的零误差.如图2所示即为短生命周期产品NAR网络需求预测模型的误差自相关图.分析可知误差在合理的范围内，并且误差值都相对较小.可见NAR网络预测模型的整体预测值不会因为一个预测点的误差较大而使整体产生较大的偏差.2) 误差图误差，即预测输出与目标输出之间的差值.预测输出与目标输出之间的差值越小，表明NAR网络预测模型的预测精度越高.图3为短生命周期产品需求预测模型的误差图.由图3可知，只有少数个别的时间点出现了误差，其余时间点误差均为0.从产品的整个生命周期来看，网络的预测精度较高，预测效果较好.为了验证模型的预测效果，采用同一地区同一针织开衫2007年一年内各周的销售数据对针织开衫NAR网络需求预测模型进行验证.验证结果显示，网络误差在±2之间，即一周内针织开衫的预测误差2件.网络误差的自相关性均在95%的置信区间内，MSE为0.000 38.由此可以看出NAR网络预测模型对短生命周期产品的需求预测具有很好的适应性以及较高的预测精度.文中采用循环预测的方法对2008年1月的针织开衫各周销售量进行预测.循环预测的网络结构如图4所示.由于在需求预测的初期缺乏销售数据，因此只能借助相似产品的历史销售数据.首先，将2007年12月四周的历史销售数据带入针织开衫NAR网络需求预测模型，预测出2008年1月第一周的需求量；然后将1月第一周的预测需求量以及12月份后三周的销售量数据带入NAR网络需求预测模型预测出1月份第二周的需求量；如此循环，预测出第三周、第四周的针织开衫的需求量.各周次NAR网络模型预测评价指标预测结果的均方误差分别为0.003 8，0.004 5，0.011 35，0.011 48.短生命周期产品中的服装产品，需求的不确定性更强，相邻年份的同一季节服装需求量就可能相差很大.但是由于NAR网络需求预测模型样本数据以及影响参数持续更新的特点，在仿真过程中，网络内部对数据进行一系列的非线性处理，通过分析数据计算参数的大小.因此各个时期的预测误差不会出现较大的偏差.短生命周期产品的需求预测受到众多客观因素的影响，客观因素的不确定性以及预测初期历史数据缺乏，造成了短生命周期产品需求预测的不确定性和复杂性.同时影响因素的非线性导致传统的预测模型无法准确预测短生命周期产品的需求.NAR网络预测模型具有较好的非线性映射能力和自适应能力，不受样本数据量的制约，文中利用非线性自拟合的时间序列网络，构建了基于NAR神经网络的短生命周期产品需求预测模型，同时借助算例说明了该模型具有较高的预测精度，并验证了预测模型的有效性.【相关文献】[1] 徐贤浩,宋奇志.改进BASS模型应用于短生命周期产品需求预测[J].工业工程与管理,2007,12(5):27.XU Xianhao,SONG Qizhi.Forecasting for Products with Short Life Cycle Based on Improved BASS Model[J].Industrial Engineering and Management,2007,12(5):27.(in Chinese)[2] 徐琪,刘峥.基于SVM的短生命周期产品供应链双渠道需求预测模型[J].系统管理学报,2014,23(2):255.XU Qi,LIU Zheng.SVM-based Dual-channel Demand Forecast Model of Perishables in The Supply Chain[J].Journal of Systems & Management,2014,23(2):255.(in Chinese)[3] 周凯歌,徐琪,伍大清,等.周期与季节性因素影响下的短生命周期产品预测优化模型[J].数学的认识与实践,2014,44(15):218.ZHOU Kaige,XU Qi,WU Daqing,et al.The Forecast Optimization Model of the Short Life Cycle Products Under the Influence of Cyclical and Seasonal Factors[J].Mathematics in Practice and Theory,2014,44(15):218.(in Chinese)[4] 谢建中,杨育,陈倩,等.基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型[J].计算机集成制造系统,2015,21(1):48.XIE Jianzhong,YANG Yu,CHEN Qian,et al.Demand Forecasting Model for Short Life Cycle Products Based on Improved BASS Model[J].Computer Integrated Manufacturing Systems,2015,21(1):48.(in Chinese)[5] 姬长虹,丁锡海.基于改进BASS模型的短生命周期产品的需求预测[J].科学技术与工程,2010,10(10):2577.JI Changhong,DING Xihai.Forecasting Demand of Short Life Cycle Products Based on Modified Bass Model[J].Science Technology and Engineering,2010,10(10):2577.(in Chinese) [6] 刘峥,徐琪.基于服务购买意愿的双渠道短生命周期产品需求预测——以快时尚服装行业为例[J].东华大学学报(自然科学版),2013,39(5):668.LU Zheng,XU Qi.Demand Forecast Model of Short-life Cycle Product in Dual-Channel BAsed on Service-Purchase Intention—A Case of Fast Fashion Apparel[J].Journal ofDONGHUA University (Natural Science),2013,39(5):668.(in Chinese)[7] LACKMAN C L.Logit Forecasting of High Tech Products[J].IndustrialManagement,1993,35(2):20.[8] BORETOS G P.The Future of the Mobile Phone Business[J].Technological Forecasting and Social Change,2007,74 (3):331.[9] CHEN C P.The Test of Technological Forecasting Models[D].Hsinchu:National Chiao Tung University,2005.[10] TRAPPEY C H,WU H Y.An Evaluation of the Time-Varying Extended Logistic,Simple Logistic and Gompertz Models for Forecasting Short Product Lifecycles[J].Advanced Engineering Informatics,2008,22(4):421.[11] WU F H,CHU W L.Diffusion Models of Mobile Telephony[J].Journal of Business Research,2010,63(5):497.[12] NORTON J A,BASS F M.A Diffusion Theory Model of Adoption and Substitution for Successive Generations of High Technology Products[J].ManagementScience,1987,33:1069.[13] NORTON J A,BASS F M.Evolution of Technological Generations[J].The Law of Capture Sloan Management Review,1992,4:66.[14] 徐贤浩,郭晓云.采用 Norton 模型预测短生命周期产品市场需求[J].工业工程与管理,2008,13(2):19.XU Xianhao,GUO Xiaoyun.Forecasting the Demand for Products with Short Life Cycle Based on Norton Model[J].Industrial Engineering and Management,2008,13(2):19.(in Chinese)[15] 杨绍清,吴晓飞,章新华,等.NAR模型的Korenberg算法及其应用[J].系统仿真学报,2001,13(7):439.YANG Shaoqing,WU Xiaofei,ZHANG Xinhua,et al.Kerenberg’s Algorithm for NAR Model and Its Applications[J].Journal of System Simulation,2001,13(7):439.(in Chinese)。

新产品在生命周期中的销售预测

新产品在生命周期中的销售预测［摘要］一个企业要在竞争激烈的社会环境中求生存并获得持久竞争力,必须要有创新意识团队为企业注入新鲜血液。

新产品研制成功后,从投入市场开始,发展到成长、成熟以至衰退被淘汰为止的整个销售过程离不开预测与决策工作,要了解企业研发部门优势与劣势,预测企业未来产品的销售趋势,才得以保证企业生产经营的顺利进行和扩展。

本文利用马尔可夫链和龚柏兹曲线建立新产品销售和生命周期中的预测的模型,从而为制定新产品销售策略提供一定的理论依据。

［关键词］产品生命周期；马尔可夫链；龚柏兹曲线1 引言产品生命周期的四个阶段投入期、成长期、成熟期和衰退期组成了完整的产品生命周期系统,产品在投入市场后,人们对新产品的认知度不同,接受度不同,所以产品在一段时间内可能会从一般销售到比较畅销,从畅销到比较滞销,或从一开始就出现滞销等这些状况都是有可能发生的。

对市场应该进行充分调查与预测,使新产品快速度过引入期并为企业带来赢利是新产品研发的最终目的之所在。

2 模型介绍马尔可夫链因安德烈•马尔可夫(Andrey Markov,1856—1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。

2.1 马尔可夫过程一个随机过程｛Xn,n＝0,1,2,…｝就是一组随机变量,而Xn能取的各个不同的值,则称为状态。

如果一个随机过程｛Xn,n＝0,1,2,…｝,由一种状态转移到另一种状态的转移概率只与现在处于什么状态有关,而与在这时刻之前所处的状态完全无关,即如果过程｛Xn,n＝0,1,2,…｝中,Xn+1的条件概率分布只依赖于Xn的值,而与所有更前面的值相互独立,则该过程就是所谓马尔可夫过程。

2.2 齐次马尔可夫链、转移概率马尔可夫链是指时间离散,状态也离散的马尔可夫过程。

一个马尔可夫链,若从u时刻处于状态i,转移到t＋u时刻处于状态j的转移概率与转移的起始时间u 无关,则称之为齐次马尔可夫链,简称齐次马氏链。

基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型

基于改进BASS模型的短生命周期产品需求预测模型谢建中;杨育;陈倩;李斐【摘要】针对短生命周期产品需求预测中历史数据缺乏、需求影响因素考虑不充分导致的预测精度较低等问题,提出一种改进的BASS模型,用于短生命周期产品需求预测.提出基于特征重要性的产品相似度度量方法,应用模糊聚类—粗糙集实现了产品相似特征权重分配;利用系统相似度量方法度量了产品相似性,为相似产品历史销售数据的获取及整理、相似产品权重的确定提供了依据.综合考虑消费者偏好和季节对需求预测的影响,对BASS模型进行改进,提出一种应用于短生命周期产品需求预测的改进BASS模型.以某手机需求预测实例验证了该方法的科学性和有效性.【期刊名称】《计算机集成制造系统》【年(卷),期】2015(021)001【总页数】9页(P48-56)【关键词】短生命周期产品;产品相似度;BASS模型;需求预测【作者】谢建中;杨育;陈倩;李斐【作者单位】重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030;富士康科技集团,广东深圳518101;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030;重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400030【正文语种】中文【中图分类】N9490 引言短生命周期产品指由于产品的快速更新换代使原产品快速进入衰退期，从而造成产品销售周期远小于产品本身保存周期的产品［1］。

随着科技的高速发展，消费者需求呈现多样性和快速变化的特点。

为了满足客户多样化、快速变化的需求和保持企业的竞争优势，企业需要快速地创新技术并开发出新产品，从而导致产品生命周期不断缩短，其中以手机、电脑等高科技产品最为明显。

手机的产品更新换代的速度大约为3～6月，个人电脑的产品更新换代速度约为9～12月［2］。

综上，短生命周期产品需求模式的一个典型特征就是具有快速成长、成熟、稳定和衰退的生命周期阶段。

在这种需求模式下，零售商或者制造商如何精确地预测产品需求，对其生产、库存管理、营销策略制定等活动均具有重要的现实意义。

销售预测模型调研报告

销售预测模型调研报告一、引言销售预测是企业发展和决策的重要依据之一。

为了准确预测销售量和销售趋势，许多企业采用销售预测模型。

本调研报告将对不同的销售预测模型进行调研，并就其优缺点进行分析，为企业选择和应用适合的销售预测模型提供参考。

二、常见的销售预测模型1. 时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据进行预测的方法，常用的模型包括移动平均法和指数平滑法。

移动平均法通过计算过去一段时间内的平均销售量来预测未来销售情况。

指数平滑法则是通过对历史数据进行加权平均来预测未来销售。

2. 多元回归模型多元回归模型通过建立自变量和因变量之间的线性关系来进行销售预测。

该模型适用于需要考虑多个影响因素时的预测，可以通过分析数据得出各个因素对销售的重要性并作出预测。

3. 神经网络模型神经网络模型是一种复杂的预测模型，它模拟人类神经系统的工作原理来进行预测。

通过对大量数据进行训练，神经网络能够自动找出特征并进行预测，适用于非线性关系较为复杂的销售预测。

三、各销售预测模型的优缺点1. 时间序列模型时间序列模型的优点在于对于历史数据的处理较为简单，能够较好地捕捉到某些周期性的销售趋势。

然而，该模型较为依赖历史数据，对于外部因素的变化较为敏感，无法较好地预测非周期性的销售情况。

2. 多元回归模型多元回归模型能够考虑多个因素对销售的影响，并通过建立数学模型进行预测。

该模型适用于对于多个因素进行综合分析的预测，具有较高的准确性。

然而，该模型对于大量数据的处理较为复杂，需要进行统计学分析，计算量较大。

3. 神经网络模型神经网络模型能够自动学习和发现影响销售的特征，并进行预测。

相比其他模型，神经网络模型适用于非线性关系较为复杂的预测情况，具有较高的预测准确性。

然而，神经网络模型的训练时间较长，需要大量的数据进行模型训练。

四、选择合适的销售预测模型选择合适的销售预测模型需要考虑多个因素，如数据的特征、预测的准确性要求、可接受的计算复杂度等。

产品销售预测报告

产品销售预测报告1. 引言在现代商业环境中，准确预测产品销售量对企业的发展至关重要。

本报告旨在通过分析市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，提供对产品销售的预测。

2. 市场概况2.1 市场规模根据最新的市场调研数据，本市场的总体规模为XX亿美元，预计在未来三年内将保持稳定增长。

2.2 市场趋势过去几年，本市场呈现出以下趋势：- 消费者对健康和环保产品的需求增加；- 移动互联网的普及促进了在线购物的增长；- 跨境电商的发展使得消费者可以更方便地购买国外产品。

3. 消费者行为分析3.1 消费者画像根据市场调研数据，我们可以将消费者划分为以下几个群体：- 年轻人群体：注重时尚和个性化，更愿意尝试新产品；- 家庭主妇：关注产品的实用性和性价比，对促销活动较为敏感；- 高收入人群：追求高品质和奢侈品，对品牌影响较大。

3.2 购买决策因素消费者购买决策的主要因素包括：- 产品质量和性能；- 价格和折扣；- 品牌知名度和口碑；- 售后服务和保修政策。

4. 竞争对手分析4.1 主要竞争对手本市场的主要竞争对手包括公司A、公司B和公司C。

它们在产品质量、品牌影响力和市场份额方面都具有一定的竞争优势。

4.2 竞争策略竞争对手的竞争策略主要包括：- 产品创新和研发投入；- 价格战和促销活动；- 建立强大的渠道网络和合作伙伴关系。

5. 销售预测基于市场概况、消费者行为和竞争对手分析，我们对未来三年的产品销售进行了预测。

5.1 销售目标我们的销售目标是在未来三年内实现每年销售额增长10%。

5.2 销售预测方法我们采用以下方法进行销售预测：- 趋势分析：根据过去几年的销售数据，预测未来的销售趋势；- 市场份额分析：结合竞争对手的市场份额和增长率，预测未来的市场份额；- 消费者需求分析：根据消费者行为和购买决策因素，预测未来的产品需求。

5.3 销售预测结果根据我们的分析，我们预测未来三年的产品销售量如下：- 第一年：XX万件- 第二年：XX万件- 第三年：XX万件6. 结论通过对市场概况、消费者行为和竞争对手的分析，我们对未来三年的产品销售进行了预测。