基于SARIMA模型的生鲜类商品自动定价与补货决策——以蔬菜类商品为例  

作　　者：陈妙霞[1] 朱映辉[1] 张赞 林文雅 

机构地区：[1]韩山师范学院 [2]韩山师范学院数学与统计学院

出　　处：《数字技术与应用》2024年第10期147-150,共4页Digital Technology & Application

基　　金：广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设项目“软件与智能物联产业学院”(粤教高函[2023]4-282);2024年教育部产学合作协同育人项目“基于产教融合的《大学计算机应用基础》课程OMO教学模式探究”(231100273085903)。

摘　　要：蔬菜类商品保鲜期较短,品相会随销售时间的增加而变差,因此,建立合理的定价与补货决策对蔬菜类商品显得尤为重要。本文为得到合理的蔬菜类商品定价与补货模型,首先,根据一批蔬菜类商品的历史销售等信息进行分布规律探索,并运用spearman进行相关性分析,筛选出了符合蔬菜销售季节性要求、此时间段内可以销售的蔬菜商品;其次,基于逻辑回归模型得到蔬菜类商品销量与成本加成定价的线性关系;最后,用SARIMA算法建立预测优化模型,以商超受益最大化原则来建立目标函数,得到未来一周的各蔬菜品类的定价与补货策略,以及未来一天的蔬菜单品的定价与补货策略最优收益方案。

关 键 词：蔬菜类 逻辑回归模型 蔬菜销售 SARIMA模型 最大化原则 商品定价 保鲜期 预测优化 

分 类 号：O212.1[理学—概率论与数理统计] F724.6[理学—数学] F326.13[经济管理—产业经济]