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| 基于时序预测与异常检测的烟草违法销售预警 | |
| 引用本文： | 肖霄,冯鹏程,刘露霓,张高豪,江晶晶,谢刚,游子毅,冷继兵.基于时序预测与异常检测的烟草违法销售预警[J].贵州师范大学学报(自然科学版),2023(3):119-124. |
| 作者姓名： | 肖霄 冯鹏程 刘露霓 张高豪 江晶晶 谢刚 游子毅 冷继兵 |
| 作者单位： | 1. 贵州省烟草公司贵阳分公司专卖管理监督科;2. 贵州师范大学大数据与计算机科学学院;3. 贵州师范大学物理与电子科学学院 |
| 摘 要： | 为提升烟草市场监管水平，通过某烟草专卖局的协作调研和历史销售数据，构建基于深度自回归网络(Deep auto regression network, DARN)和季节性自回归差分移动平均模型(Seasonal auto regression integrated moving average, SARIMA)的混合预测模型。然后以预测销量为基础进行异常检测，设计了烟草商户违法销售预警模型。实验表明混合预测模型较单个模型预测误差均有改善。预警模型在测试集上达到50%查实率，满足市场监管预警基本要求。 |
| 关 键 词： | 时序预测 异常检测 烟草行业 销售预警 |