【摘 要】
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卷烟零售户的违规销售严重影响国家财政收入与消费者利益，治理违规销售也是烟草行业专卖管理重点.因此，及时准确地预测零售户违规行为显得尤为必要.违规销售的影响因素和表征很多、关系复杂，且当前烟草行业违规预警成果也不甚理想.结合现有专卖内管系统预警指标，构建销售指标、属性指标、时间指标、评价指标、违规历史和政策环境等六大类预警指标作为自变量，利用多元性回归方程、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN
【机 构】
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永川区烟草专卖局,重庆市 402160
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卷烟零售户的违规销售严重影响国家财政收入与消费者利益，治理违规销售也是烟草行业专卖管理重点.因此，及时准确地预测零售户违规行为显得尤为必要.违规销售的影响因素和表征很多、关系复杂，且当前烟草行业违规预警成果也不甚理想.结合现有专卖内管系统预警指标，构建销售指标、属性指标、时间指标、评价指标、违规历史和政策环境等六大类预警指标作为自变量，利用多元性回归方程、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)三种机器学习算法对零售户违规销售的概率进行预测，并相互比较.发现ANN模型预测效果最佳，在30％的误差容忍度下其预测准确度达到77.5％，具有较低的方根误差(RMSE)和较短训练时长.研究证明，机器学习尤其是ANN模型可应用于烟草专卖管理，并能有效预测零售户违规销售.
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