基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。     

2002，电子商务继续前行的动力在哪里

电子商务作为互联网的重要应用,一出现就备受瞩目。以“眼球经济”为代表的新经济理念似乎一下子掀起了网络经济的热潮,各商家纷纷投身网络,传统经济的步履蹒跚似乎看到了可以健步如飞的崭新模式,熙熙攘攘的电子商务大潮在世纪之交带给了人们激动和喜悦。然而在经历了短暂的辉煌之后,人们才     

基于大数据的河北省文化旅游信息化现状分析

借助网络传播文化旅游资讯是当前宣传相关文化旅游产品的重要方法。网络宣传的效果很大程度上取决于网络旅游信息的可获取性、准确性以及相关功能使用的方便程度,简言之就是信息化程度。通过分析从互联网环境中采集的河北省旅游相关信息,梳理当前河北省文化旅游信息化现状,采用中文自然语言处理及大数据挖掘工具ICTCLAS,Word2ve等,对当前河北省文化旅游网站的可用性、互动性等评判指标进行了归纳与分析;从文化旅游的视角发现网页文本数据中的规律及现象,给出定性及定量的研究结果。