【摘 要】
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消费者网络购物浏览时间碎片化、对价格更敏感的特征带来滞后性消费。为了掌握顾客消费趋势，通过获取Q企业纸类商品的历史销售数据和消费者购买行为数据，分析消费者行为对销售数据的影响，并利用随机森林分别选取不考虑滞后性和考虑滞后性的特征因子；基于LSTM神经网络建立快消品的需求预测模型；根据Q企业纸类商品的数据进行预测及验证，结果表明考虑滞后性LSTM模型预测相对误差更小，预测精度更高。
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消费者网络购物浏览时间碎片化、对价格更敏感的特征带来滞后性消费。为了掌握顾客消费趋势，通过获取Q企业纸类商品的历史销售数据和消费者购买行为数据，分析消费者行为对销售数据的影响，并利用随机森林分别选取不考虑滞后性和考虑滞后性的特征因子；基于LSTM神经网络建立快消品的需求预测模型；根据Q企业纸类商品的数据进行预测及验证，结果表明考虑滞后性LSTM模型预测相对误差更小，预测精度更高。
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