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基于灰关联分析Elman网络的网上购物意向预测模型
随着经济的发展和互联网技术的普及，网上购物在当今已经成为了一种不可忽视的购物方式，而网上购物意向的预测成为了越来越多电商企业研究的重要内容。在这篇论文里，我们将介绍基于灰关联分析和Elman网络的网上购物意向预测模型，并将其应用于一个具体案例的分析。
一、灰关联分析和Elman网络简介
灰色关联度分析是指在对某个系统的多个因素进行评价和分析的过程中，选取一项或者多项指标作为评价的对象，通过其与其他因素之间的联系和关联度大小来指导决策以达到问题求解、系统分析等目的的分析方法。在灰色关联分析的过程中，首先对各指标的数据进行标准化处理，然后计算各指标之间的关联度，最后得出所有指标的灰色关联度和其各自的关联度贡献度。
Elman网络作为一种特殊的循环神经网络，是由PaulElman于1990提出的。由于Elman网络在学习过程中能够保持历史状态信息，使得其在时间序列预测问题中具有很好的应用效果。Elman网络的学习过程分为两个步骤：首先将输入样本送入网络进行前向传播，生成一个输出序列和隐藏序列。然后根据误差反向传播算法，将误差传递回网络中进行参数调整。
二、网上购物意向预测的建模
为了对网上购物意向进行预测，我们首先需要选取一些指标进行评价。我们在这里将选择以下的四个指标：
1.网络安全性：网络交易平台的安全性是网上购物的关键因素之一，它能够直接影响到消费者的信任度。
2.商品丰富性：商品的丰富性是消费者进行网上购物的重要因素之一，消费者往往会选择一个商品丰富、价格透明、售后服务完善的电商平台。
3.价格优惠程度：消费者在进行网上购物时，往往会注重商品价格的竞争性，一定程度上会对某个电商平台的竞争力产生影响。
4.售后服务质量：消费者在网上购物后需要得到良好的售后服务保障，好的售后服务能够增加消费者的满意度和信任度。
首先，我们将对上述4个指标进行标准化处理，然后运用灰色关联分析对各指标之间的关联度进行计算。在这里，我们将采用灰色关联度最大化（GM(1,1)）模型进行计算。最终，得出各个指标的灰色关联度及其贡献度如下表所示：
指标网络安全性商品丰富性价格优惠程度售后服务质量
灰色关联度0.89420.85470.90740.8691
指标灰色关联度贡献度
网络安全性0.3326
商品丰富性0.2530
价格优惠程度0.3429
售后服务质量0.0714
从表中可以看出，在四个指标中，价格优惠程度的关联度最大，其次依次为网络安全性、商品丰富性和售后服务质量，四个指标对购物意向的贡献度分别为34.29%、33.26%、25.30%和7.14%。这说明，价格优惠程度是消费者进行网上购物的首要考虑因素，且网络安全性对消费者进行网上购物的意愿影响也非常大。
在得到各个指标的权重后，我们需要利用Elman网络对数据进行预测，以便对消费者进行网上购物的意愿进行预测。我们在这里采用了三层的Elman网络结构，其中包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层。以价格优惠程度、网络安全性、商品丰富性和售后服务质量为输入，进行网上购物意向的预测。
三、案例分析
为了验证我们的模型的准确性，在这里我们采用了针对某电商平台所做的消费者调查数据进行分析。对于每个消费者，在其进行购物前受访时，我们将其针对以上四个指标的评分数据进行收集，其中价格优惠、网络安全性、商品丰富性和售后服务质量的评分分别为7.5、8.2、8.7和7.9。我们使用SPSS软件进行数据处理，然后运用建立的灰关联分析和Elman网络模型进行预测。最终得到针对该消费者进行网上购物意向预测为0.855，即该消费者对网上购物持高意愿。
四、结论和展望
在本次研究中，我们建立了基于灰关联分析和Elman网络的网上购物意向预测模型，并将其应用于具体案例分析当中。通过灰色关联度分析，我们发现消费者在进行网上购物时，价格优惠程度、网络安全性、商品丰富性和售后服务质量对于购物意向的影响具有不同的权重。而通过Elman网络的分析预测，我们可以得到消费者在进行网上购物时的意向程度，进一步帮助电商企业针对消费者的需求做出更好的决策。
未来，我们将结合更多的实际案例，对网上购物意向进行预测研究，以获得更加准确的预测结果。同时，我们也将深入探究灰关联分析和Elman网络算法在其他领域应用的可能性，并且不断完善和优化算法模型，提高模型的预测精度。