有限时间数据下的零售药店药品销量预测研究

梅学聃; 周梅华

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针对开业不久的零售药店及刚上市的新药缺乏长时间销售数据,难以进行AMIMA等时间序列分析,以及难以穷尽所有影响因素以进行因果预测的困难,提出了一种药品销量复合预测模型.该模型由三个部分组成:指数平滑,用于获取销量趋势;分类主成分分析,用于减少冗余信息;后向传播前馈神经网络,用于回归预测.利用AB药房连锁有限公司24个药店的三九感冒灵、51个药店的江中健胃消食片和49个药店的苯磺酸左旋氨氯地平片两年半的销量数据,对半年的销量以月为单位分别进行了预测验证,结果显示:三种药品的预测值与真实值相关系数分别达到0.77、0.84、0.85,标准化均方误差分别为0.48、0.37、0.30,从而说明了模型的有效性.

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来源
《中国矿业大学学报（社会科学版）》 |2020年第3期|133-144|共12页
作者
梅学聃; 周梅华;
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作者单位

中国矿业大学;

中国矿业大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类经济数学方法;
关键词
有限时间数据; 销量预测; 指数平滑; 主成分分析; 神经网络;

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