基于BP神经网络算法下网红食品柳州螺蛳粉的影响分析与销量预测.pdf

该文主要探讨了基于BP神经网络算法对网红食品——柳州螺蛳粉的销量预测和影响因素分析。文章指出，柳州螺蛳粉作为网红食品，其市场表现受到多种因素影响，包括价格、库存、销售数据、用户评价等。作者通过爬取淘宝网上的相关数据，收集了16项关键指标，包括原价最低、原价最高、折扣率、库存等，进行深入研究。 文章采用了线性回归和BP神经网络两种方法进行数据分析。线性回归用于初步探索各因素之间的关系，而BP神经网络则用于更复杂的非线性影响过程分析和预测。BP神经网络是一种经典的反向传播算法，适用于解决非线性问题，且在预测效果上表现出色，能够为经济决策提供有力支持。 研究发现，螺蛳粉的售价在一定范围内与销量呈正相关，即价格适中能促进销售量的提升。另一方面，商品库存对螺蛳粉的销售情况有负向影响，库存越高，销售量可能越低。通过BP神经网络算法预测，销量预测的准确率达到64%，验证了这两个假设的有效性。 文章进一步提出了策略建议，强调柳州螺蛳粉应强化自身核心竞争力，关注市场趋势，优化价格策略，并合理控制库存，以实现持续的市场增长。同时，文中还提到了网红经济背景下，柳州螺蛳粉的成功案例，展示了传统美食与互联网深度融合的巨大潜力。 该研究运用数据建模技术，特别是BP神经网络，对柳州螺蛳粉的市场表现进行了深入的定量分析，揭示了价格和库存对销量的重要影响，为同类商品的市场营销策略提供了理论依据。这种结合机器学习方法的市场分析方法具有较高的实用价值，对于理解和预测网红食品的市场动态具有指导意义。