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基于神经网络的销售分析预测研究与应用的中期报告

尊敬的评委老师：

很荣幸在这里向您提交我们的中期报告。我们的项目是基于神经网络的销售分析预测研究与应用。在本次报告中，我们将向您介绍我们的研究背景、研究方法和初步结果。

一、研究背景

这是一个时代的大趋势，无论在实体店还是线上，销售是经济增长的重要因素之一。传统的销售预测方法主要是基于经验、直觉和历史数据进行预测，这种方法无法解释复杂的销售趋势和消费者行为。因此，通过应用神经网络技术构建模型，探索一种新的销售分析预测方法是十分必要的。

二、研究方法

本研究使用的神经网络模型是多层感知器（MLP）。我们使用Python语言和Keras框架进行编码和模型构建。我们的研究过程分为四个部分：数据收集、数据预处理、模型构建和模型评估。

1.数据收集

我们从某线上购物平台获取了三个月的销售数据，包括销售日期、销售数量、销售价格、促销活动标志、节假日标志等信息。

2.数据预处理

我们对收集到的数据进行了预处理，包括：异常值检测和处理、缺失值填充、数据归一化、特征选择等。

3.模型构建

我们使用Keras框架构建了一个三层的神经网络模型。输入层有多个节点，用来表示销售数量、销售价格、促销活动标志和节假日标志等特征。隐藏层中的每个节点都包含激活函数，其中激活函数的选择取决于实验效果。最后一个输出节点使用线性激活函数，因为我们的目标是预测销售数量。我们使用真实数据集将模型进行训练，并通过交叉验证评估模型的预测准确性。

4.模型评估

我们的模型评估标准是均方根误差（RMSE）。我们通过比较预测结果和真实值来评估模型的准确度。

三、初步结果

在进行了预处理和模型训练后，我们通过均方根误差来评估预测结果的准确性。我们的模型预测结果与实际销售量之间的均方根误差（RMSE）约为100。

根据初步结果，我们可以看到，基于神经网络的销售分析预测方法可以在一定程度上预测销售量。但是，我们需要进一步优化模型，以提高准确度。

四、结论与展望

通过本研究，我们初步探讨了基于神经网络的销售分析预测方法。虽然我们的研究仍处在初步阶段，但我们相信这种预测方法有巨大的潜力，我们将继续优化模型，探索更多的特征和算法来提高预测准确性。

谢谢您的关注，欢迎前来交流。