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总第413期计算机与数字工程Vol.52No.3
ComputerDigitalEngineering
2024年第3期计算机与数字工程659
2024年第3期
基于GWO-Prophet的商品销售预测研究∗
曾文烜高永平
（东华理工大学信息工程学院南昌330013）
摘要零售企业的各项经营活动都离不开商品的销售情况，对商品的销售预测为企业制定生产计划与经营决策等活
动提供重要的依据。针对企业销售额预测中销售额时间序列受外界条件影响大，预测精度低等问题，论文提出了一种基于
GWO-Prophet的商品销售预测方法。基于某零售企业2015年-2018年销售额数据，通过Prophet模型将高维的销售额数据
分别构建对应趋势项、季节项、节假日项、残差项的低维时序特征分量，分别用这些低维特征分量进行拟合后通过加法模型
累加来预测未来一年的销售额数据；通过灰狼寻优算法（GWO）对Prophet模型参数进行智能寻优，防止模型陷入局部最优从
而提高模型的精确度，通过灰狼寻优算法优化后的Prophet模型能更好地拟合突变点，季节项，节假日项等外界因素对销售
额的影响。以MAE、MAPE和RMSE作为模型评估的指标，结果表明，基于GWO-Prophet模型的预测精度不仅优于单一的
Prophet模型，还优于其他如ARIMA、SARIMA、LSTM对比模型。
关键词Prophet模型；GWO算法；时间序列；销售预测；可分解模型
中图分类号O141.4DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2024.03.004
ResearchofCommoditySalesPredictionBasedonGWO-Prophet
ZENGWenxuanGAOYongping
（CollegeofInformationEngineering，EastChinaUniversityofTechnology，Nanchang330013）
AbstractThebusinessactivitiesofretailenterprisesareinseparablefromthesalesofgoods.Thesalesforecastofgoodspro⁃
videsanimportantbasisforenterprisestoformulateproductionplansandbusinessdecisions.Aimingattheproblemthatthetimese⁃
riesofsalesvolumeinenterprisesalesforecastisgreatlyaffectedbyexternalconditionsandthepredictionaccuracyislow，thispa⁃
perproposesacommoditysalesforecastingmethodbasedonGWO-Prophet.Basedonthesalesdataofaretailenterprisefrom2015
to2018，theProphetmodelisusedtoconstructthelow-dimensionaltimeseriesfeaturecomponentsofthecorrespondingtrend
item，seasonalitem，holidayitemandresidualitemthroughthehigh-dimensionalsalesdataoftheProphetmodel.Afterfitting
theselow-dimensionalfeaturecomponents，thesalesdataofthenextyeararepredictedbytheadditionmodel.Throughthegrey
wolfoptimizationalgorithm（GWO），theProp
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