《表5 四种模型对2018年1～4月全国卷烟销量误差值对比》

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《卷烟销量组合预测模型研究》

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万箱，天

对比4种模型的预测值，发现各预测模型呈现不同的特点:ARIMA模型预测近期销量相对较准，但较远月份的预测值误差较大；基于梯度下降算法的BP神经网络模型可以较为准确的预测大部分月份的卷烟销量，但对于波动性较大的月份预测误差较大；基于LM算法的BP神经网络模型作为改进后的神经网络模型，预测结果精度更高，预测误差更为平稳；非线性组合预测模型综合利用上述3种模型的优点，有效提取数据各方面信息，预测绝对误差均小于当月的日均量，其预测结果最为平稳，适应性最强，更加贴合卷烟销售实际情况。