为了迅速掌握卷烟市场的需求,尽早发现消费者的购买趋势,烟草商业公司逐渐地开始使用卷烟市场预测技术。长期以来,卷烟市场预测的研究主要停留在卷烟年销量预测、卷烟月销量预测、卷烟等级变化预测和卷烟价格预测这些方面。但是,对于市级烟草商业公司的工作需要来说,针对各个卷烟品牌的销量预测才是该公司预测工作的重点。此外,我国的卷烟市场经济是国家宏观调控下的市场经济,为了保持我国卷烟市场的健康有序的发展,每年上级烟草公司要对下级烟草公司进行业绩考核,这对于市级烟草商业公司也是非常重要的。因此,基于卷烟品牌销量预测和业绩考核指标的品牌投放优化策略的制定是该公司急需解决的另一个问题。结合某市级烟草商业公司的实际需要,本论文对这两方面进行了深入的研究。一方面,卷烟品牌市场预测的研究,即是卷烟品牌销量预测的研究。首先,因为卷烟销量预测是一种对时间序列的预测,本论文介绍了时间序列预测的相关内容。其次,因为卷烟销量具有非线性的特征,并且传统统计预测方法的局限性和神经网络具有能够反映非线性特征的特点,本论文采用比CBP神经网络更具一般性的ICBP神经网络。研究发现,卷烟销量具有趋势变化和季节波动的特点。根据这一特点,本论文建立了考虑社会因素的长期趋势模型L_ICBP,以及结合数据时间相关性的周期波动模型P_ICBP,从而使用乘法模型,便得到卷烟品牌销量的ICBP预测模型。最后,针对某卷烟品牌本论文给出了实际应用的例子,并且进行了卷烟品牌市场预测模型研究的探讨。另一方面,卷烟品牌投放优化策略的研究。首先,基于最优化方法的理论知识,介绍了具有求解非线性规划功能的MATLAB软件。然后,根据该市级烟草商业公司的业绩考核指标和利税要求,建立卷烟品牌的投放优化模型,并通过例证来说明求解最优值的过程。