狼群算法在電子商務銷售預測中的應用

周俊 杜峰兒

摘要：精準的電子商務預測能夠在營銷中贏取先機，優(yōu)化戰(zhàn)略，改進戰(zhàn)術(shù)，從而獲得領先的競爭性優(yōu)勢。由于主客觀影響因素繁多、對預測精準度要求高、數(shù)據(jù)維度高且復雜，一般的電子商務銷售預測要經(jīng)過問題分析與抽象、數(shù)據(jù)預處理、建立預測模型、模型調(diào)優(yōu)與結(jié)果分析的流程才能實現(xiàn)。傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡銷售預測模型具有預測過程耗時、收斂慢、通用性不高的缺點，該文采用狼群算法（wolf pack search algorithm，WPA）優(yōu)化原有模型的初始權(quán)值和閾值，收斂快且不易陷入局部最優(yōu)，有效提高了電子商務銷售預測的實用性和準確度。

關(guān)鍵詞：狼群算法;電子商務預測;預測模型

中圖分類號：TP18? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）33-0130-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 背景

數(shù)字科技快速發(fā)展，電商平臺異軍突起，許多品牌和產(chǎn)品紛紛開拓線上業(yè)務，一時間電子商務銷售覆蓋了各行各業(yè)，如何提高電商毛利達到高收益低成本越來越受到重視。銷售預測是通過對品牌電商數(shù)據(jù)的洞察，大量、多維度的運算，通過計算結(jié)果，提前布局，從營銷手段、促銷力度、活動類型等方面幫助品牌實現(xiàn)銷售目標。由于電商平臺銷售情況復雜多變，受到多方因素制約，比如說顧客主觀判斷、季節(jié)性和假期性周期影響、國家補貼政策、商家活動促銷、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化配置調(diào)整等等。電子商務產(chǎn)品要及時反饋不斷適應市場變化需求，如何才能提前預判銷售額，及時發(fā)現(xiàn)提升銷量的訣竅，從而在營銷中贏取先機，搶占更多市場份額，高效管理生產(chǎn)和庫存以獲得領先的競爭性優(yōu)勢，才是制勝的關(guān)鍵。因此，對電子商務銷售預測的精準性顯得至關(guān)重要。

國內(nèi)外對銷售預測模型分為三類：統(tǒng)計學法、數(shù)據(jù)挖掘法、混合模型法[1]。統(tǒng)計學方法使用方便、直觀、快速，但是對線性問題的解決就很局限，很難準確預測不規(guī)則的數(shù)據(jù)或者高度變異的數(shù)據(jù)，適用范圍有限。數(shù)據(jù)挖掘法在神經(jīng)網(wǎng)絡（BP）方面研究較多，計算便捷、計算速度快、穩(wěn)定性強等優(yōu)點，應用于銷售預測領域較為廣泛，面對不同類型的問題都得到不錯的優(yōu)化效果，使得神經(jīng)網(wǎng)絡能勝任相對復雜的問題[2]。對于非線性、季節(jié)性、周期性的問題有良好的適應性，可應用于短期或動態(tài)預測，但是預測過程耗時、通用性不高。因此，各種組合模型被學者們不斷嘗試，以優(yōu)化預測結(jié)果。

2 電子商務銷售預測作用、特點及流程

2.1 電子商務銷售預測作用

可以對銷售量和方案進行謀劃，基于現(xiàn)有電子商務銷售現(xiàn)狀對于是否能夠?qū)崿F(xiàn)預期目標能夠做到心中有數(shù)，對影響電子商務銷售的細節(jié)能夠被放大引起重視，對于如何調(diào)整優(yōu)化下一步戰(zhàn)略布局具有指導意義。參照電子商務銷售預測結(jié)果，與實際銷售掛鉤，可以對利益最大化各環(huán)節(jié)進行反饋優(yōu)化，例如消費者是否有需求、購買意愿是否強烈、購買能力有多大，公司物流庫存是否充分、補給是否便捷、派送是否通暢，同類等價商品影響狀況如何等。針對電子商務銷售的重點環(huán)節(jié)進行精準布局，提前洞察，所謂知己知彼，百戰(zhàn)不殆。銷售的提前預測，就像在戰(zhàn)役中提前知道了結(jié)果，優(yōu)化戰(zhàn)略，改進戰(zhàn)術(shù)，最終讓結(jié)果與目標一致，取得勝利。

2.2 電子商務銷售預測特點

一般的電子商務銷售預測很難同時達到精準度高、適用廣、易解釋這三方面的標準。一是主客觀影響因素繁多。主觀上受到線上店鋪類型、規(guī)模、成本、銷售策略，顧客偏好、價格敏感度、購買評價反饋等的影響，客觀上受到季節(jié)性和假期性周期、國家補貼政策、同類商家活動促銷、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化配置以及國際國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展周期等因素制約。二是對預測精準度要求高。既然是基于預測結(jié)果來指導實際銷售和企業(yè)的未來布局，那么預測結(jié)果就一定要精準，不然預測的意義就不大。與來自經(jīng)驗豐富從業(yè)者主觀判斷相比，電子商務銷售預測一定要高于這個作用才有存在的價值。三是數(shù)據(jù)維度高、復雜。常見的銷售預測都是基于現(xiàn)有的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)量龐大、類型繁多、形式雜亂、維度較高，既要考慮全面性，又要考慮重點影響因素突出，這對銷售預測來說具有很大挑戰(zhàn)性。

2.3 電子商務銷售預測流程

首先，以電子商務銷售預測的內(nèi)容和方向為基點，對電子商務銷售的目標、數(shù)據(jù)進行梳理分析，抽象化數(shù)據(jù)挖掘的某一類基本問題，是線性問題還是非線性問題，是一元分類還是多元分類。然后，電子商務銷售原始歷史數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)噪聲，特別是異常或者極端數(shù)據(jù)對預測結(jié)果影響較大，因此需要插值缺失數(shù)據(jù)、檢測和消除數(shù)據(jù)異常值、規(guī)范數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)標準化和去標準化、數(shù)據(jù)降維等處理[3]。其次，建立銷售預測模型，并對模型不斷優(yōu)化改進，以提高預測的精度。最后，對預測結(jié)果進行解讀分析，發(fā)揮預測的最大功效。

3 電子商務預測模型分析

由于電子商務銷售數(shù)量敏感店鋪類型規(guī)模、顧客偏好與價格敏感度等主觀因素和季節(jié)性和假期性周期、國家補貼政策、同類商家活動促銷等客觀因素，屬于非線性問題且相對復雜，神經(jīng)網(wǎng)絡（BP）在銷售預測領域應用較為廣泛，對于非線性、季節(jié)性、周期性的問題有良好的適應性。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡預測初始權(quán)值和閾值是隨機的，預測過程耗時、收斂慢、通用性不高。狼群算法（wolf pack search algorithm，WPA）在群體智能算法中優(yōu)勢明顯，收斂快且不易陷入局部最優(yōu)，曹爽[4]采用WPA狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值，有效彌補原有模型的不足，以提高售預測的實用性和準確度。

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡（BP）

神經(jīng)網(wǎng)絡通常會有三個部分，輸入層由我們的特征數(shù)決定。而輸出層由我們分類數(shù)量決定，如圖x部分為輸入層，y部分為輸出層，而中間部分為隱藏層：

隱藏層通常會特別復雜，我們可以通過調(diào)節(jié)隱層的層數(shù)和節(jié)點數(shù)來調(diào)整模型的復雜度。x表示每個神經(jīng)元的輸入信號， w表示上一層神經(jīng)元到下一層神經(jīng)元的權(quán)重， b表示每個神經(jīng)元輸入信號的偏置值，有時又被稱為偏置項或偏置單元， a表示每個神經(jīng)元的輸出信號。

3.2 WPA算法優(yōu)化模型

WPA狼群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的初始權(quán)值和閾值，如上圖所示，具體步驟如下：

Step1：對狼群的空間坐標進行初始化[5]。在[D]維空間中存在[N]頭狼的狼群，每頭狼的位置屬于隨機分布，記為[Xi=（xi1，xi1，…xiD） i=1，2，…N]，第i匹狼的初始位置為：

[xid=xdmin+rand（0，1）（xdmax-xdmin） d=（1，2，…D）]? ? （1）

其中，[xdmin]和[xdmax]代表在這第[d]維空間中的最近距離位置、最遠距離位置。

Step2：依據(jù)目標函數(shù)值大小交互游走角逐出當前頭狼。依據(jù)狼的習性，通過嗅覺識別氣味濃度，從而判斷距離獵物有多遠，假設該人工狼群中有N匹探狼，它們在[D]維空間中交互游走搜索獵物，在各自周圍搜尋出最優(yōu)位置，第[i]匹狼搜尋游走了[h]個位置，那么第[j]位置在[d]維空間中用[yijd]標識為：

[yijd=yid+rand（-1，1）ad （j=1，2，…h(huán)）]? ? ? ? ?（2）

其中[ad]代表[d]維空間的搜索步長，[yid]代表第[i]匹狼在[d]維空間的當前位置。第[i]匹狼不斷游獵搜索，如果發(fā)現(xiàn)位置比當前好才移動，否則就保持原位置。當每匹探狼達到最遠搜索步長或者游獵到最大搜索次數(shù)就停止，這個時候每匹探狼都處于自身能夠達到的最佳位置，在所有的最佳位置中選擇最優(yōu)的，此時的最優(yōu)位置上的狼更新為頭狼。

Step3：頭狼召喚，猛狼快速向頭狼奔襲。如果猛狼聽到頭狼嚎叫召喚，就會立即奔向獵物，狼群在奔襲移動過程中位置隨之變化，第[i]匹狼的最新位置標識為：

[zid=xid+（xId-xid）rand（-1，1）bd]? ? ? ? ? ? ?（3）

其中，[xid]代表第[i]匹狼當前的位置，[xId]代表頭狼當前的位置，[bd]代表交互召喚行為中的奔襲搜索步長。

Step4：對獵物（把頭狼位置視為獵物）進行圍捕。狼群追隨者頭狼的位置通過不斷奔襲移動，迭代次數(shù)不斷增加，距離獵物就越接近，圍捕搜索步長越小，直到靠近頭狼的猛狼將聯(lián)合探狼發(fā)起攻擊。[cd]代表[d]維空間的圍捕搜索步長：

[cd=cdmin（xdmax-xdmin）exp（lncdmincdmaxkkmax）]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

[cdmax]、[cdmin]代表[d]維空間的圍捕搜索步長的最大和最小值，[kmax]代表最大迭代次數(shù)，此時狼群奔襲移動發(fā)起攻擊可標記為：

[xk+1id=xkid rand（0，1）≤θxId+rand（-1，1）cd? ?rand（0，1）>θ，θ為設定的閾值]? ?（5）

[xk+1id]代表第[i]匹狼經(jīng)過[k+1]次迭代后的位置，[xkid]代表經(jīng)過[k]次迭代后的位置，[xId]表示頭狼當前在[d]維空間的位置， [cd]表示奔襲圍捕獵行為中的搜索步長，迭代次數(shù)不斷增加[cd]就會逐漸減少。

Step5：狼群不斷更新實現(xiàn)優(yōu)勝劣汰[5]?；趧僬邽橥醯念^狼角逐規(guī)則，論功行賞、先強后弱的獵物分配規(guī)則，優(yōu)勝劣汰的狼群更新規(guī)則，實現(xiàn)對狼群的整體優(yōu)化。

4 結(jié)束語

電子商務要想獲得高效管理生產(chǎn)和庫存以獲得領先的競爭性優(yōu)勢，對電子商務銷售預測的精準性顯得至關(guān)重要，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡法，采用WPA狼群算法優(yōu)化初始權(quán)值和閾值，能夠得到很好的預測效果。

參考文獻：

[1] 黃鶯，張筠汐.基于GM（1，N）-Prophet組合模型的電商行業(yè)銷售預測研究[J].西南民族大學學報（自然科學版），2021，47（3）：317-325.

[2] 田帥.基于組合模型的銷售預測應用研究[D].廣州：華南理工大學，2016.

[3] 黃鴻云，劉衛(wèi)校，丁佐華.基于多維灰色模型及神經(jīng)網(wǎng)絡的銷售預測[J].軟件學報，2019，30（4）：1031-1044.

[4] 曹爽，張雷，張青鳳.狼群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的游客數(shù)量預測[J].運城學院學報，2019，37（6）：33-36.

[5] 周俊，王旖旎.狼群算法的基本原理及應用綜述[J].電腦知識與技術(shù)，2020，16（12）：107-108.

【通聯(lián)編輯：謝媛媛】