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摘要：本发明公开了一种基于Bass随机模型和GAN模型对抗优化的脐橙销售预测方法。根据销售环境特征参数构建的预测模型预测出脐橙的最初的销售价格，再根据新脐橙上市后更新的销售环境参数去预测脐橙的销售量；将预测得到的销售量数据输入到预设GAN模型，若预测的销售量数据处于正常范围，则可以输出正确预测的脐橙销售量；将基于Bass随机模型预测得到的脐橙销售量数据输入到基于GAN模型的对抗优化模块中进行对比优化处理，能够精准预测销售量。本发明专利能够有效预测出脐橙在未来季度中的销售量，同时能够监测脐橙当前市场的销售情况，对脐橙的销售异常情况起到预警作用。
主权项：1.一种基于Bass随机模型和GAN模型对抗优化的脐橙销售预测方法，其步骤为：S01、确定脐橙销售环境特征参数并将数据预处理及优化；即将脐橙销售环境特征参数数据进行归一化处理，再将经过处理后的销售环境特征参数进行GWO参数优化处理；S02、建立嵌入Bass随机模型的Gamma过程，即用最大似然估计法根据以往的脐橙销售量数据序列进行Gamma模型的参数估计，从而得到脐橙销售的Bass随机模型参数；S03、利用脐橙销售环境特征参数信息对根据Gamma模型估计出来的脐橙销售的Bass随机模型参数进行回归，得到脐橙销售的Bass随机模型参数和脐橙销售环境特征参数的线性关系，从而根据得出的Bass随机模型参数向量值得到新上市脐橙的最初脐橙销售环境参数估计值向量，并由此得到脐橙销售的最初价格；S04、等新脐橙上市获得销售量信息后，再对销售环境特征参数进行贝叶斯更新，并修改脐橙未来销售量的预期扩散路径，得出脐橙销售量的预测；S05、将步骤S04预测的脐橙销售量数据输入到GAN模型中，通过生成器与鉴别器推断预测的脐橙销售量数据是否处于脐橙销售量数据的正常范围；如果基于Bass随机模型预测的脐橙销售量数据存在异常，其数值偏离脐橙销售量数据的正常范围，则要改变脐橙销售环境特征参数，从而提高脐橙销售量数据的预测准确性；如果基于Bass随机模型预测的数据处于正常数值范围内，则能够有效预测脐橙的销售量。
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百度查询： 华东交通大学 基于Bass随机模型和GAN模型对抗优化的脐橙销售预测方法
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