机器学习在快消品需求预测中的应用及MATLAB实现

机器学习在快消品需求预测中的应用及MATLAB实现

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/checkpaper/article/details/142153420

本文通过机器学习技术对快消品需求进行预测，结合传统时间序列预测方法和机器学习方法，提出了组合预测方法以提高预测精度。通过对Q企业的快消品销售历史数据进行分析，使用ARIMA、随机森林、XGBoost和LSTM神经网络等多种模型，最终通过加权平均的方式进行组合预测，并采用MSE、MAE和MAPE指标对预测效果进行评估。

基于机器学习技术对快消品需求进行预测，并对传统时间序列预测方法和机器学习方法进行比较，找到最适合不同产品类别的最佳预测模型。通过对Q企业的快消品销售历史数据进行分析，提出了结合ARIMA、随机森林、XGBoost和LSTM神经网络等多种模型的组合预测方法，以提高需求预测的精度。具体内容如下：

1. 数据收集与清洗

本文首先对Q企业的历史销售数据进行了收集和预处理，针对快消品的不同类别进行了数据的清洗和归一化。数据中的异常值和缺失值通过插值法、均值填补等方法进行处理。Q企业销售的快消品按其功能和用途分为四类：清洁类、护理类、卫生用品类和特殊类产品。

• 清洁类产品：如洗衣液、洗洁精等。
• 护理类产品：如护发素、洗发水等。
• 卫生用品类：如纸巾、卫生巾等。
• 特殊类产品：如婴儿护理用品、消毒用品等。

2. 需求预测模型选择

在对快消品需求预测时，本文结合了传统时间序列预测方法和多种机器学习方法，分别对四类产品进行了预测。模型包括：

• ARIMA模型：用于处理时间序列的线性趋势和季节性，是预测快消品销售量的经典方法。
• 随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，能够通过多个决策树的集成进行预测，适合处理带有大量特征的非线性数据。
• XGBoost模型：一种梯度提升算法，适合处理具有复杂特征的需求预测问题，在提高预测精度的同时能够防止过拟合。
• LSTM神经网络模型：LSTM网络是时间序列数据预测中常用的深度学习模型，擅长捕捉长时间依赖性，适合非线性、具有时序相关性的销售数据预测。

3. 模型的组合预测

为提高预测精度，本文在上述单模型的基础上进行了组合预测。组合预测通过对不同模型的预测结果进行加权平均，利用每个模型的优势，提升整体的预测性能。具体步骤包括：

• 单模型预测：首先使用ARIMA、随机森林、XGBoost和LSTM分别对四类快消品进行需求预测。
• 组合预测方法：将每个模型的预测结果进行加权平均，根据每个模型在历史数据上的表现赋予不同的权重，从而生成更准确的需求预测。

4. 预测效果评估

本文采用以下评价指标对各个模型的预测性能进行评估：

• 均方误差（MSE）：用于评估预测值与实际值之间的差异平方和的平均值。
• 平均绝对误差（MAE）：衡量预测值与实际值的平均绝对偏差。
• 平均绝对百分比误差（MAPE）：用于计算预测值相对于实际值的百分比误差，便于对不同数据集之间的比较。

通过对比各模型的MSE、MAE和MAPE指标，找出了针对不同类别快消品的最佳预测模型。例如，清洁类产品的预测效果最好的是ARIMA模型，而护理类产品则由LSTM模型表现最佳。

以下是具体的MATLAB代码实现：

% 数据预处理（归一化）
sales_norm = (sales - min(sales)) / (max(sales) - min(sales));
% 划分训练集和测试集
train_data = sales_norm(1:end-12);
test_data = sales_norm(end-11:end);

%% 1. ARIMA模型预测
model_ARIMA = arima(1,1,1);
fit_ARIMA = estimate(model_ARIMA, train_data);
forecast_ARIMA = forecast(fit_ARIMA, 12);

%% 2. 随机森林模型预测
Mdl_RF = TreeBagger(100, train_data', (1:length(train_data))', 'Method', 'regression');
forecast_RF = predict(Mdl_RF, (length(train_data)+1:length(train_data)+12)')';

%% 3. XGBoost模型预测
% 将训练数据格式转换为表格形式
train_tbl = array2table(train_data', 'VariableNames', {'Sales'});
train_tbl.Time = (1:length(train_data))';
Mdl_XGB = fitrgboost(train_tbl, 'Sales', 'NumLearningCycles', 100, 'MaxNumSplits', 5);
forecast_XGB = predict(Mdl_XGB, table((length(train_data)+1:length(train_data)+12)', 'VariableNames', {'Time'}));

%% 4. LSTM神经网络模型预测
layers = [
    sequenceInputLayer(1)
    lstmLayer(100, 'OutputMode', 'last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 250, ...
    'MiniBatchSize', 64, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'Verbose', 0, ...
    'Plots', 'training-progress');
train_seq = num2cell(train_data', 1);
net_LSTM = trainNetwork(train_seq, train_seq, layers, options);
forecast_LSTM = predict(net_LSTM, num2cell((length(train_data)+1:length(train_data)+12)', 1));

%% 5. 组合预测
% 将ARIMA、随机森林、XGBoost、LSTM的预测结果加权组合
weights = [0.25, 0.25, 0.25, 0.25];  % 权重可以根据模型表现调整
forecast_combined = weights(1)*forecast_ARIMA + weights(2)*forecast_RF + weights(3)*forecast_XGB + weights(4)*forecast_LSTM;

% 计算评估指标
mse_value = mse(forecast_combined, test_data);
mae_value = mae(forecast_combined, test_data);
mape_value = mean(abs((test_data - forecast_combined) ./ test_data)) * 100;

% 显示结果
fprintf('MSE: %.4f\n', mse_value);
fprintf('MAE: %.4f\n', mae_value);
fprintf('MAPE: %.2f%%\n', mape_value);

% 绘制预测结果
figure;
plot(test_data, '-o', 'DisplayName', 'Actual Sales');
hold on;
plot(forecast_combined, '-x', 'DisplayName', 'Forecasted Sales');
legend;
title('Q公司快消品需求预测结果');
xlabel('时间');
ylabel('归一化销售额');