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Lintianqianjin/Sales-forecast-LSTM

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Sales-forecast-LSTM,based on Keras

使用LSTM预测商品销量,考虑销量激增点影响

数据来源

2019年华中数模大赛

数据预处理

关键问题在于让网络能学习到销量激增点,如双十一,这样的信息; 经过测试,最终发现效果最好的就是先从数据中识别这样的激增日,然后one-hot编码添加到输入数据中。 其它的处理包括归一化什么的,让数据的绝对数值不要太大就行,利于训练。

网络结构

比较简单的一个尝试,使用三层LSTM,激活函数用tanh,每一层接Dropout,最后接Dense。

效果示例

某次预测的结果。训练集是14个商品,验证集是2个商品,把表现最好的模型在测试集上测试。 以下是在测试集1个商品上的预测结果,可以说泛化能力是挺不错的。销量的绝对误差大约是9,均方根误差大概是50。

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使用LSTM预测商品销量,考虑销量激增点影响

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