电商零售需求预测：时间序列与LSTM的优化模型

"这篇论文是关于‘妈妈杯’竞赛一等奖的获奖作品，主要研究了如何运用时间序列预测、LSTM神经网络以及优化模型来解决电商零售需求预测的问题。论文作者构建了一个模型集，包含了ARIMA、LSTM和多元线性回归三种预测方法，并通过粒子群优化算法进行加权，以提高预测精度。论文使用了如RMSE、MAPE、MAE和R²等评价指标，展示了模型在实际应用中的优秀表现。" 在当前大数据时代，电商零售业的发展迅速，对数据驱动的需求预测提出了更高的要求。这篇论文关注的核心是利用先进的预测技术提高供应链的效率，减少库存成本。作者首先对原始数据进行了预处理，包括数据合并、非数值数据转换、异常值检测和处理，以及采用K-means聚类方法进行特征选择。 在模型构建部分，论文采用了时间序列分析的经典模型ARIMA，结合深度学习的LSTM网络，以及传统的多元线性回归模型。通过粒子群优化算法对这三种模型的预测结果进行加权整合，创建了一个综合预测模型。这样的模型集合可以更好地适应复杂的数据变化，提高预测的准确性。 为了评估模型性能，论文使用了四个常用的评价指标：均方根误差(RMSE)衡量预测值与真实值之间的平均差异；平均绝对百分比误差(MAPE)以百分比形式展示了误差的比例；平均绝对误差(MAE)反映了预测值与真实值之间平均的绝对差距；确定系数(R²)则度量了模型解释数据变异性的能力。经过验证，加权预测模型的预测准确率达到了95.92%，显示出较高的预测性能。 此外，该模型不仅适用于问题一，即一般的需求量预测，还可应用于问题二和问题三，通过调整数据聚类，模型同样能有效地对这两个问题进行预测，分别取得了92.54%和90.01%的预测精确率。这进一步证明了该加权预测模型的泛化能力和在实际场景中的应用价值。 这篇论文通过创新性地结合多种预测方法，展示了在电商需求预测领域的先进实践，对于毕业设计和相关领域的研究者来说，提供了宝贵的参考和启示。