基于LSTM神经网络的短期服装销量预测

• 作者: 陈德洪 李长云
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 服装销量预测 LSTM ARIMA
• 年，卷（期）: 2021,（20）
• 所属期刊栏目: 计算机技术|Computer Technology
• 页码范围: 106-108
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.20.027

摘要

为了获得精度更高的服装销量预测结果,提出一种基于LSTM神经网络的服装销量预测方法.LSTM神经网络具有较好的非线性和自适应特性,可以更好地挖掘时序数据中的时序特征和非线性特征,从而获得更加符合实际的预测结果值.使用某服装企业的服装销量时间序列数据集训练LSTM模型,设计与经典时间序列预测模型ARIMA的对比实验.实验结果表明,该模型能够有效提升服装销量预测任务的精度.