计算机科学 ›› 2019, Vol. 46 ›› Issue (6A): 446-451.

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Prophet-LSTM组合模型的销售量预测研究

葛娜1, 孙连英2, 石晓达1, 赵平1   

  1. 北京联合大学智慧城市学院 北京1001011;
    北京联合大学城市轨道交通与物流学院 北京1001012
  • 出版日期:2019-06-14 发布日期:2019-07-02
  • 通讯作者: 孙连英(1968-),女,博士,硕士生导师,主要研究方向为可视化分析、数据挖掘、空间信息处理等,E-mail:sunly@china.com
  • 作者简介:葛 娜(1992-),女,硕士生,主要研究方向为数据挖掘与分析、知识发现与表示,E-mail:871674703@qq.com;石晓达(1992-),男,硕士生,主要研究方向为大数据分析、移动终端应用、图形设计等;赵 平(1993-),女,硕士生,主要研究方向为数据分析等。
  • 基金资助:
    本文受国家重点研发计划(2016YFC0802107)资助。

Research on Sales Forecast of Prophet-LSTM Combination Model

GE Na1, SUN Lian-ying2, SHI Xiao-da1, ZHAO Ping1   

  1. Smart City College,Beijing Union University,Beijing 100101,China1;
    Urban Rail Transit and Logistics College,Beijing Union University,Beijing 100101,China2
  • Online:2019-06-14 Published:2019-07-02

摘要: 预测某种产品销售量的短期及长期变化趋势对企业制定营销战略和优化产业布局等具有重要的参考价值。在深入分析Prophet加法模型和长短时记忆神经网络的特性的基础上,依据某企业产品销量时间序列数据的趋势规律,构建了一种用于预测销售量的Prophet-LSTM神经网络组合模型,设计并实现了与组合前Prophet、LSTM单项模型及两种典型时间序列预测模型的对比实验。实验结果验证了Prophet-LSTM组合预测模型在销量时间序列分析中具有更强的适用性和更高的准确性,为该企业应对市场需求变化提供了重要的科学依据。

关键词: Prophet模型, 长短时记忆神经网络, 时间序列模型, 销售预测

Abstract: Predicting the short-term or long-term changes in the sales volume of a certain product has an important reference value for enterprises to formulate marketing strategies and optimize industrial layout.After deeply analyzing the characteristics of the Prophet additive model and the LSTM neural network,this paper built a Prophet-LSTM combinatorial model for forecasting sales based on the time-series data of a company's product sales.This paper designed and implemented comparison experiments with pre-combination Prophet,LSTM single-item model,and two typical time series prediction models.Experimental results show that the Prophet-LSTM combination forecasting model has stronger applicability and higher accuracy in the time series analysis of sales volume,which provides an important scientific basis for the company to respond to changes in market demand.

Key words: LSTM neural network, Prophet model, Sale forecast, Time series model

中图分类号: 

  • TP391
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