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需求预测：机器学习模型_（12）.行业特定的需求预测技术.docx

发布：2025-04-13约1.21万字共20页下载文档

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行业特定的需求预测技术

不同的行业对需求预测的要求和应用场景各不相同。本节将介绍几个典型行业的需求预测技术，包括零售、医疗、能源和交通。我们将探讨如何利用机器学习模型来解决这些行业的特定需求预测问题，并提供具体的代码示例和数据样例。

零售行业的需求预测

1.销售数据的时间序列分析

在零售行业中，销售数据的时间序列分析是需求预测的基础。时间序列分析可以帮助我们识别销售模式、季节性变化和趋势。常见的时间序列模型包括ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、LSTM（长短期记忆网络）和Prophet等。

ARIMA模型

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型

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