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摘要:
针对目前服装面料需求数据周期非确定性导致预测精度差的问题,提出一种基于Prophet算法的服装面料需求预测模型.通过分析服装面料需求历史数据的时间序列特征构建Prophet模型,使用M公司面料数据集设计Prophet与LSTM的对比实验,并采用RMES以及MAE作为评价指标.实验结果表明:相比于LSTM,Prophet模型具有较高的预测精度且有效提升了服装面料需求时间序列预测的准确性.
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文献信息
篇名 基于Prophet算法的服装面料需求预测研究
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 Prophet模型 时间序列预测 LSTM 服装面料需求预测
年,卷(期) 2021,(20) 所属期刊栏目 计算机技术|Computer Technology
研究方向 页码范围 95-97,102
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.024
五维指标
传播情况
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引文网络
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2021(0)
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研究主题发展历程
节点文献
Prophet模型
时间序列预测
LSTM
服装面料需求预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
总被引数(次)
3182
论文1v1指导