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需求预测：深度学习模型_（21）.需求预测系统的监控与更新.docx

发布：2025-04-15约1.46万字共27页下载文档

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需求预测系统的监控与更新

在前一节中，我们讨论了如何构建和训练深度学习模型以进行需求预测。然而，模型的构建和训练只是需求预测系统生命周期中的一个阶段。模型在部署后需要持续监控和更新，以确保其性能和准确性。本节将详细介绍需求预测系统的监控与更新方法，包括监控指标的选择、异常检测、模型性能评估、模型更新策略等。

监控指标的选择

1.1误差指标

在需求预测系统中，误差指标是评估模型性能的重要工具。常用的误差指标包括均方误差（MeanSquaredError,MSE）、均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）、平均绝对误差

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