孙 桐 徐 斌 贾 航

(大连海事大学航运经济与管理学院辽宁省物流航运管理系统工程重点实验室 辽宁 大连 116026)

0 引 言

本文研究“互联网+外贸”环境下跨境电商平台的采购量预测，受需求、关税、物流、和采购周期等多种因素影响。但“互联网+外贸”跨境电商电商平台的核心是具有大量的数据，且是对于预测有优势的数据。只要选取了合适的影响因素以及数据，就可以得到采购预测量。因此，设计一种高效、准确的基于跨境电商平台的采购预测量模型是亟须解决的问题。在有限的时间内把货物配送成功显得至关重要，特别是跨境电商预购，货物能否按期入库都会影响到商家的经营情况。

现今，很多采购量的预测是基于历史采购量来进行预测未来采购量，考虑的是采购量自身数据的影响，对于不同因素之间的相互影响考虑较少。

杨天剑等[1]利用基于BOM单数据预测电信运营商的采购。李俊等[2](2012)将 GM(1,1)模型、非线性预测模型和二次回归预测模型相结合组成了组合预测模型，依据某企业前10个月的销量，预测后两个月的销量。

杨亦[3]根据历史采购数据，运用时间序列的方法，对采购零件构建模型，完成了零件的采购预测。尽管有预测研究考虑到相关因素对预测量影响，但没有进行相关因素的筛选，导致一些无关变量对预测的影响。赵占波等[4]根据浏览与相关因素，得到这些因素对销量的影响。由于没有进行筛选，导致相关变量如服务态度对结果的正负相关性造成干扰，降低预测准确性。……