面向电商销量预测的超参自适应神经网络模型研究.pdf

面向电商销量预测的超参自适应神经网络模型研究.pdf

  1. 1、本文档共58页,其中可免费阅读25页,需付费100金币后方可阅读剩余内容。
  2. 2、本文档内容版权归属内容提供方,所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议,可选择认领,认领后既往收益都归您。
  3. 3、本文档由用户上传,本站不保证质量和数量令人满意,可能有诸多瑕疵,付费之前,请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形,可联系本站下载客服投诉处理。
  4. 4、文档侵权举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

摘要

摘要

随着物流系统及电商平台的愈加完善,越来越多的企业加入电子商务行业,

销售系统后台产生大量的用户购买数据,可以使用这些销售数据对商品未来的销

售情况提前进行预测,从而提高企业的库存周转率,降低投资成本,进而实现企

业收益的最大化。基于传统统计学方法的模型受限于数据周期性的特点导致预测

精度不高,而深度学习具有较强的学习能力,可以自动提取数据中的特征,并基

于这些特征进行预测,因此常用于时间序列预测问题。但深度学习模型

文档评论(0)

136****6583 + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

版权声明书
用户编号:7043055023000005

1亿VIP精品文档

相关文档