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软件开发与应用InformationComputer2025年第2期

基于多模型的时间序列需求预测与模拟分析

刘新芬

（聊城市高新技术创业服务中心，山东聊城252000）

摘 要：文章构建一套考虑了多模型的分析框架，用于时间序列数据中的需求预测问题，同时结合蒙特卡洛模拟方

法对预测结果进行预测稳定性分析。研究采用多种模型并结合特征工程，对包含多变量的模拟数据进行建模分析。实验

结果显示，岭回归模型在预测性能上综合表现最佳。文章方法有效结合了特征工程与模型优化，为时间序列需求预测提

供了新的解决方案。

关键词：机器学习；需求预测；财务应用

中图分类号：TP183   文献标识码：A   文章编号：1003-9767（2025）02-122-03

TimeSeriesDemandForecastingandSimulationAnalysis

BasedonMulti-ModelApproach

LIUXinfen

(LiaochengHigh-TechBusinessIncubationServiceCenter,LiaochengShandong252000,China)

Abstract:Thestudyaimstoaddressthedemandforecastingproblemintimeseriesdatabyconstructinganensemble

analysisframeworkconsideringmulti-models.Additionally,MonteCarlosimulationisincorporatedtoanalyzethepredictive

stabilityoftheresults.Theresearchintegratesvariousmodelswithfeatureengineeringtechniquestomodelmultivariate

simulateddata.Experimentalresultsindicatethattheridgeregressionmodeldemonstratesthebestoverallpredictive

performance.Thisapproacheffectivelyintegratesfeatureengineeringandmodeloptimization,providinganovelsolutionfor

timeseriesdemandforecasting.

Keywords:machinelearning;demandforecasting;financialapplications

0 引 言文章提出了一种基于机器学习的多元方法，综合运

准确的需求预测是企业优化库存管理、合理安排生用特征工程、模型优化及蒙特卡洛模拟分析，旨在提升

产计划及有效资源分配的关键。然而，需求预测通常受需求预测模型的准确性与稳定性。

到多种复杂且相互关联因素的影响，这使得构建能够捕1 数据生成过程和特征工程方法

捉这些复杂关系并提供可靠预测的模型成为一项挑战。本文采用的需求量计算中包括变量：（1）产品的价格

近年来，机器学习方法因其能够自动学习数据中的复杂（Price）；（2）产品的初始需求量（Quantity）；（3）消费者的平

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