基于ＳＯＭ神經網絡技術的區域卷煙消費狀態自組織分類

[摘要] 本文利用SOM神經網絡技術，借助湖北省煙草綜合業務平臺的統計數據，對襄樊市九縣市區卷煙消費狀況進行自組織分類。以此為基礎逐類分析區域卷煙消費特征，從而優化卷煙資源配置，為差異化服務和品牌培育提供數據支撐。

[關鍵詞] SOM神經網絡 卷煙品牌培育 自組織分類 差異化服務

一、引言

當前，微觀經濟分析的特點之一，是充分利用計算機人工智能技術參與經濟統計數據的分析和設計經濟學模型進行計算機仿真測試。

本文是這一工作的一部分，研究基于SOM神經網絡技術的區域卷煙消費狀態自組織分類。

二、利用SOM神經網絡對區域卷煙消費狀態進行自組織分類

借助湖北省煙草綜合業務平臺提供的相關數據，利用MATLAB軟件繪出襄樊各縣市區卷煙消費數量按品牌分布曲線（下圖），把襄樊市九縣市區多項卷煙銷售指標作為品牌培育與差異化服務分類的輸入參量，建立SOM神經網絡系統，通過自組織學習和自適應訓練，SOM神經網絡系統自動地將各轄區卷煙品牌銷售情況劃分為各個類型。

自組織分類的指標參數(加權)和神經網絡訓練設置分別為：

卷煙銷售條數、稅前金額、稅后金額、縣市固定人口數、縣市流動人口數、GDP;

y=[y1;y2;y3;y4;y5;y6;y7;y8;y9];

net=newsom(minmax(P)，);

將2008年1月至10月的卷煙消費各項參數的各種數據作為神經網絡訓練樣本，自組織分類按縣市區序號結果如下：

ans =

1

4

4

1

1

1

2

1

2

各序號縣市區自組織歸類為：

一類：樊城、谷城

二類：襄陽、棗陽

三類：保康、老河口、南漳、襄城、宜城

三、對分類結果的品牌培育方案設計

上述結果顯示：

一類縣市區的特征是經濟實力強，卷煙銷售數量大、結構高。因此在卷煙品牌培育措施上應著重如下幾方面：

(1)鞏固其卷煙銷售量、尤其是中高檔卷煙。

(2)作為工商協同營銷的重點區域、夯實網建基礎、打造核心品牌尤其是省外煙品牌。

(3)專賣工作要嚴防死守，防止非渠道卷煙的流入。

二類縣市區的特征是區域廣，銷售數量大，但結構不高。其品牌培育措施應著重如下幾方面：

(1)引導培育品牌，尤其是省外煙品牌。

(2)在確保低檔煙銷售的情況下適當提升結構，增加卷煙銷售利潤。

(3)密切注視卷煙市場價格，注意供銷均衡。

三類縣市區的特征是卷煙銷售量小，結構或高或低。其品牌培育措施應著重如下幾方面：

(1)對于山區縣來說要重視農網銷售，培育好低檔省外煙品牌。

(2)對于城市來說要保量的基礎上穩步增加結構，重點放在省外煙培育上。

(3)將差異化服務作為提升網建的重點。

四、結論

1.根據湖北省煙草綜合業務服務平臺提供的數據庫資源，選擇區域卷煙營銷數據，一般自動具有足夠強的相對空間稠密性，能夠訓練出足夠精度的SOM 神經網絡，這一神經網絡對一般客戶進行自組織分類與專家系統給出的分類結果基本相似，但效率更高，成本更低，更具公平性。

2.由上圖看出本市場對省產卷煙尤其是省產緊俏卷煙的依賴度偏高，不利于卷煙銷售的可持續發展，不利于品牌的優化配置，因此在省外卷煙的購進銷售上要以市場為基礎，著重培育有市場發展潛力的、消費者接受程度高的卷煙牌號，這樣才能使社會福利趨最大化。

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