基于特征融合的生鲜商品短期销量组合预测

生鲜产品由于保质期短、易腐易损等特点，对短期销量预测的准确度和可靠性要求极高.为此，本文综合时间、定价、竞价、新鲜度等多种微观层面因素，开展了特征工程分析，并在此基础上提出了生鲜商品销量的ARIMA-NARX组合预测模型.该组合模型首先利用ARIMA模型描述销量时间序列中的线性规律，然后借助衍生降维处理后的特征矩阵，采用NARX捕捉ARIMA残差中的非线性关系，并利用NARX残差预测结果修正ARIMA预测值.最后，将该组合模型的预测结果与ARIMA、NARX、ARIMA-NAR、SVM及回归决策树等模型预测结果及真实观测值进行对比分析，通过MSE/MAPE预测误差评价和DM检验，验证了该组合预测模型的预测能力合理性和有效性，并能较大幅度提高生鲜产品短期销量的预测精度....