摘要(英) |
This study uses the grey prediction model to model and simulate the sales data of the products from January 2016 to March 2017. The prediction results are evaluated by residuals to verify the prediction performance of the model. The research results show that the GM(1,1) rolling model has a better effect on product demand forecasting, especially the GM(1,1) rolling model with 4 data points has the best prediction and verification effectiveness, and the average prediction accuracy is 92.83%. The verification accuracy is also higher than 90.0%, and from the analysis and comparison results in Table 4-4, the GM(1,1) rolling model predicts sales data from January 2016 to June 2017, and its average forecast accuracy, 93.10% ,was better than that of the case company with an accuracy of 77.82% by using the experience method. Therefore, the GM(1,1) rolling model can be used as a reference for the product demand forecast of the P company in this study. |
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