基于LSTM的销售量预测python

### 使用Python和LSTM进行销售量预测

为了使用长短期记忆网络（LSTM）进行销售量预测，可以遵循以下方法并利用提供的代码片段作为指导。这涉及数据预处理、构建LSTM模型以及评估模型性能。

#### 数据准备与预处理
在训练LSTM模型之前，需要对原始销售数据进行标准化处理，使数值范围保持在[0, 1]之间[^2]。此过程有助于提高模型的学习效率和稳定性。对于销售数据而言，通常会选择特定的时间序列特征如每日销售额来进行建模。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

# 假设data是一个包含日期索引和'Volume'列的数据框
data = data[['Volume']]  # 只保留销量这一列用于预测

scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

print(scaled_data[:5])  # 查看前五个归一化后的数据点

#### 创建适合LSTM输入格式的数据集
由于LSTM接受三维张量形式的输入\[样本数、时间步长、特征数量\][^3]，因此需将二维数组转换成适当形状以供后续操作：

def create_dataset(dataset, time_step=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset)-time_step-1):
        a = dataset[i:(i+time_step), 0]
        X.append(a)
        Y.append(dataset[i + time_step, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

time_step = 60  # 定义过去多少天用来预测下一天的销量
X_train, y_train = create_dataset(scaled_data, time_step)

#### 构建LSTM模型架构
采用Keras库中的Sequential API定义一个简单的两层堆叠式LSTM单元，并添加Dropout防止过拟合现象发生；最后通过Dense全连接层输出单个连续值表示未来某时刻的商品销售量估计值。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(time_step, 1)))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units=1))  # 预测未来的销量

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

#### 训练与验证阶段
完成上述准备工作之后即可调用`fit()`函数启动迭代优化流程，在此期间不断调整权重直至达到满意的收敛状态为止。同时建议划分一部分历史记录充当独立测试集合以便后期检验泛化能力。

history = model.fit(
    X_train,
    y_train,
    epochs=100,
    batch_size=64,
    validation_split=0.2,
    verbose=1
)

#### 结果展示与分析
经过充分训练后可尝试对未来短期内的日均成交量作出合理推测，并借助图表直观呈现两者之间的差异程度。

predicted_stock_price = model.predict(X_test)
predicted_stock_price = scaler.inverse_transform(predicted_stock_price.reshape(-1, 1))

plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Real Sales Volume')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted Sales Volume')
plt.title('Sales Volume Prediction using LSTM Model')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Sales Volume')
plt.legend()
plt.show()