基于融合百度指数的电商订单量组合预测研究

摘要：

当前电商用户订单日志不断爆发式增加,日志行为数据亟需应用,在线用户订单量的快速动态预测成为研究的关键方向.为了提高订单量的预测精度,结合BP神经网络、基于Adaboost的BP神经网络和支持向量机的预测优点,提出一种基于融合网络搜索指数的组合预测模型,构建融合百度指数和电商用户订单信息的指标体系,并通过对比实验证明了网络搜索指数作为电商订单量组合预测模型影响因素的有效性.

关键词：订单量、百度指数、组合预测

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：武汉理工大学自主创新研究基金175218003

在线出版日期：2018-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：219-225