基于XGBoost和LSTM加权组合模型在销售预测的应用

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针对多变量的商品销售预测问题,为了提高预测的精度,提出了一种ARIMA-XGBoost-LSTM加权组合方法,对具有多个影响因素的商品销售序列进行预测,本文采用ARIMA做单变量预测,将预测值作为新变量同其他变量一起放入XGBoost模型中进行不同属性的挖掘,并将XGBoost的预测值合并到多变量序列中,然后通过将新的多维数据转换为监督学习序列后利用LSTM模型进行预测,将3种模型预测结果进行加权组合,通过多次实验得出最佳组合的权值,以此计算出最终的预测值.数据结果表明,基于XGBoost和LSTM的加权
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