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作者：黄敏;梁艳;向云海;蹇明;冯祝骞;周鑫;
单位：四川省烟草公司南充市公司营销中心;中国烟草总公司四川省公司销售管理处;西南交通大学交通运输与物流学院;
摘要：监测市场状态是把握卷烟市场发展趋势、推动卷烟营销高质量发展的重要手段。针对传统市场状态评价方法中权重确定和评价标准主观性较强、智能化程度不足的问题，提出了一种基于智能集成与阈值训练的综合评价体系。该研究首先利用灰色关联分析法、熵权法、主成分分析和CRITIC法综合确定初始权重，并结合自编码器神经网络方法对这些权重进行迭代训练，生成最终的综合权重。然后采用聚类分析方法训练市场状态的阈值区间，将定量评价得分转换为定性的市场状态：“俏、紧、平、松、软”。最后，以南充市为例，通过实证分析验证了该方法的合理性与有效性。研究结果表明，综合评价体系不仅能够扩展市场状态监测的范围，涵盖了全市各价位段、各品规的监测，同时也实现了从每月到每周的动态跟踪。该方法不仅提高了市场监测的准确性，还为卷烟营销的数字化转型提供了坚实的数据支持和决策参考。
关键词：机器学习;;市场状态;;评价体系;;智能集成;;卷烟营销
基金资助：中国烟草总公司四川省公司科技项目“基于人工智能的卷烟市场状态监测与应用研究”（No.SCYC202432）
