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ModelingandSimulation建模与仿真,2023,12(4),3498-3505
PublishedOnlineJuly2023inHans.
基于ARIMA-LSTM的产品需求预测方法
江旭东，董宝力
浙江理工大学机械工程学院，浙江杭州
收稿日期：2023年5月14日；录用日期：2023年7月4日；发布日期：2023年7月12日
摘要
企业产品的需求预测并非完全的线性或非线性问题，单一的预测模型的预测结果精度低，可靠性差。针
对该问题，综合ARIMA和LSTM模型的优势，提出一种ARIMA-LSTM混合预测模型。为获得更高的模型
预测精度，利用不同的方法对ARIMA和LSTM模型进行权值分配，选择预测精度更高的混合模型。利用
某生产厂的需求数据进行实例分析，结果表明不同权值分配方法下的混合模型精度不同，由相对误差倒
数法确定权值的混合模型具有更高的预测精度，该结果为后续的企业需求预测以及制定生产计划提供科
学依据。
关键词
需求预测，ARIMA模型，LSTM模型，时间序列，混合模型
ProductDemandPredictionMethodBased
onARIMA-LSTM
XudongJiang,BaoliDong
FacultyofMechanicalEngineering,ZhejiangSci-TechUniversity,HangzhouZhejiang
ththth
Received:May14,2023;accepted:Jul.4,2023;published:Jul.12,2023
Abstract
Thedemandpredictionofenterpriseproductsisnotacompletelinearornonlinearproblem,and
thepredictionresultsofasinglepredictionmodelhavelowaccuracyandpoorreliability.Toad-
dressthisissue,ahybridARIMALSTMpredictionmodelisproposedbycombiningtheadvantages
ofARIMAandLSTMmodels.Toachievehighermodelpredictionaccuracy,differentmethodsare
usedtoassignweightstoARIMAandLSTMmodels,andahybridmodelwithhigherpredictionac-
curacyisselected.Usingdemanddatafromacertainproductionplantforexampleanalysis,the
resultsshowthattheaccuracyofmixedmodelsvariesunderdifferentweightallocationmethods.
文章引用:江旭东,董宝力.基于ARIMA-LSTM的产品需求预测方法[J].建模与仿真,2023,12(4):3498-3505.
DOI:10.12677/mos.2023.124321
江旭东，董宝力
Themixedmodeldeterminedbythereciprocalmethodofrelativeerrorhashigherpredictionac-
curacy.Thisresult
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