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三明烟草管理系统是对烟草销量进行预测、查询、分析的管理系统。包括：经理销量查询、规格销量查询、经理销量预测、规格销量预测、日志管理、影响因子管理、组合最小单元、最小单元预测、品规的替代关系等功能。

在本次项目中，通过将数据管理平台与机器学习和深度学习算法相结合完成高效、精准的销量预测系统的构建，采用数据挖掘和机器学习技术对不同品规之间的销量数据的波动的进行归纳，形成分析模板，构建品规销量波动变化分析模块，通过采用相关性分析为线性回归的结果的有效性进行判断，然后利用回归系数进行波动的量化规格之间的销量波动变化。同时，基于收集的大量数据和全面细致的探索性分析，研究组测试了大量的时间序列预测方法，最终提出了以多季节模式动态谐波回归模型(mdhArima)、自回归移动平均模型 (ARIMA)、时间序列分解预测(STLF) 和TBATS 指数平滑模型结合而得的组合预测模型作为最后卷烟销售预测模型。通过比较多个潜在的经典模型的预测效果，基于已知的历史数据进行估计和比较，构建了组合多模型融合的预测方法。并在现有数据管理系统的基础上，为数据库系统建立起以销量预测为核心，包含日志管理、销量影响因子添加、品规间波动分析等功能的烟草销售立体管理体系。

团队成员包含三名烟草局以及福建师范大学计算机与网络空间安全学院相关人员，三名烟草为项目提供市场需求分析与数据变化解释，并通过整合现有销售日志，为销量预测系统提供了坚实的数据基础。福建师范大学计算机与网络空间安全学院拥有一个福建省高原学科（大数据挖掘及应用），拥有网络空间安全一级学科博士学位授权点，计算机科学与技术、网络空间安全2个一级学科硕士学位授权点和电子信息（软件工程、网络与信息安全、人工智能）专业硕士学位授权点；拥有福建省网络安全与密码技术重点实验室、福建省网络与信息安全行业技术开发基地、福建省公共服务大数据挖掘与应用工程技术研究中心、数字福建环境监测物联网实验室、数字福建大数据安全技术研究所等多个省级科研平台，具有丰富的大数据处理与系统平台建设经验，为项目的完成提供了良好的技术平台。