【摘 要】
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当今如此众多的电视品牌，想要在激烈的市场环境中站稳脚跟，就离不开销量预测。目前，大部分企业对于产品的销售预测是依靠决策人员对产品的认识以及前期的经验，具有一定的盲目性和随意性，无法合理的安排生产和采购物料。本文拟采用循环神经网络及注意力机制对某企业的电视品类销量数据进行合理预测。
循环神经网络作为时序数据预测中较为主要的手段，在很多数据预测领域已经有了一定的应用。本文选取某企业电视品类的销量数据进行预处理，剔除离群点数据并进行归一化处理，构建循环神经网络中的RNN、LSTM、BLSTM三种模型，
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当今如此众多的电视品牌，想要在激烈的市场环境中站稳脚跟，就离不开销量预测。目前，大部分企业对于产品的销售预测是依靠决策人员对产品的认识以及前期的经验，具有一定的盲目性和随意性，无法合理的安排生产和采购物料。本文拟采用循环神经网络及注意力机制对某企业的电视品类销量数据进行合理预测。
循环神经网络作为时序数据预测中较为主要的手段，在很多数据预测领域已经有了一定的应用。本文选取某企业电视品类的销量数据进行预处理，剔除离群点数据并进行归一化处理，构建循环神经网络中的RNN、LSTM、BLSTM三种模型，通过对神经网络中超参进行调整设计，使用同批次电视销量数据进行预测对比。通过均方误差和平均绝对百分比误差作为参考指标衡量各个模型的预测能力，得出BLSTM的预测结果更优，准确率更高，稳定性更强。
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