基于EEMD-GBDT-BiLSTM模型的块状需求预测

来源 :经济与社会发展研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:blueskyjava
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块状需求是间断性需求的一种,在零售商品SKU(Stock Keeping Unit)级别的需求预测中较为常见,而块状需求的时间序列呈现非平稳性及间断性等特征,导致其难以预测。为了解决该问题,本文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的Stacking集成预测模型(EEMD-GBDT-BiLSTM)。该模型利用EEMD处理原始时间序列以降低数据的非平稳性,减弱间断性的影响;其次通过梯度提升树(GBDT)模型训练出性能较好的初级学习器;最后使用双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)作为次级学习器,弥补GBDT模型对数据间时序依赖关系识别的不足。采用国内某零售企业7个月的销售数据进行验证,实验结果表明,EEMD-GBDT-BiLSTM模型能有效应用于块状需求预测,对比基准预测模型,在MAE,RMSE和WMAPE指标方面均有显著提升。
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