【摘 要】
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考虑到电商以及零售类销售数据是不平稳的,本文预测方法采用单变量时间序列预测和多变量时间序列预测。单变量方法选取传统时序模型,多变量方法结合传统的机器学习算法和深度学习技术。组合预测方法在电商场景目前使用较为前沿,其具有良好的使用远景。基于时序数据的模型构建和实证研究:本章以时间序列数据为基础,构建单变量时间序列预测模块。基于此,在深入分析ARIMA模型和BP神经网络特性的基础上,以某商城办公用品的
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考虑到电商以及零售类销售数据是不平稳的,本文预测方法采用单变量时间序列预测和多变量时间序列预测。单变量方法选取传统时序模型,多变量方法结合传统的机器学习算法和深度学习技术。组合预测方法在电商场景目前使用较为前沿,其具有良好的使用远景。基于时序数据的模型构建和实证研究:本章以时间序列数据为基础,构建单变量时间序列预测模块。基于此,在深入分析ARIMA模型和BP神经网络特性的基础上,以某商城办公用品的数据为例对需求量进行预测,选取绝对百分比误差MAPE、均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE作为模型检验指标,比较相对误差衡量两种预测模型,对比分析后表明BP需求预测模型预测精度较高。基于深度学习的模型建立和实证研究:本章为多变量时间序列预测模块,首先对和鲸社区公开数据集某洁日用品销售额相关数据进行了特征工程的处理工作,引入了提取平稳特征能力的CNN和分析时间序列能力的LSTM来构建串联CNN-LSTM的预测模型,为了验证模型的效果,本文将该模型分别与传统的机器学习算法、经典的神经网络进行对比。实验证明,CNN-LSTM模型比SVM、XGBoost、CNN、LSTM预测效果好,而且使用粒子群算法和改进的粒子群算法进行参数优化后的串联CNN-LSTM模型、单一CNN网络、单一LSTM网络、SVM算法、XGBoost算法模型预测精度均有了提高,同时,使用IPSO-CNN-LSTM的组合模型预测效果最佳。提升整个供应链效益首要解决的任务是牛鞭效应,而提高预测精准度可以有效的抑制牛鞭效应。构建有较高预测精度的模型,为企业应对市场需求变化提供重要的理论依据。随着深度学习技术有了质的飞跃,预测分析也逐渐成为研究的热点,预测精准度的提高有助于把控未来经济走势和消费趋向。但由于销售数据的非平稳性等问题,深度学习模型很难预测未来值。本文提出了一种新的转换平稳特征的方法,使深度学习模型能够得到有效的应用,进而为企业改进促销方式提高收益具有现实意义。
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