写150行卷积神经网络香烟销售预测模型的 Python 代码

我可以回答这个问题。以下是一个简单的卷积神经网络香烟销售预测模型的 Python 代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten

# 加载数据
data = pd.read_csv('cigarette_sales.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=10)

# 预测销售量
new_data = np.array([[20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110]])
new_data = np.reshape(new_data, (new_data.shape[0], new_data.shape[1], 1))
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际上，构建一个准确的销售预测模型需要更多的数据和更复杂的模型。