基于随机森林算法的卷烟销量预测及分析

摘要

卷烟销量预测是实现精益管理的一种有效技术手段.针对卷烟销量难以准确预测的问题,本文提出了一种基于随机森林模型的卷烟销量预测算法.通过分析得出卷烟销量的影响因素包括自身因素、宏观因素、突发因素和其他因素.在此基础上获得观测数据,对观测数据进行归一化和卡尔曼滤波,利用随机森林算法建立卷烟销量参数的回归预测模型,并提出了存在突发因素时的预测方法.利用2011年至2015年的北京市卷烟销售的实际数据,分别预测了《北京控制吸烟条例》出台前和出台后后的卷烟销量参数,验证了提出预测算法的有效性.依托预测结果,深入分析了《公共场所控制吸烟条例》对卷烟销量的影响,得出结论:相对于一类烟,《公共场所控制吸烟条例》对四类五类烟的影响较小.