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基于GHMM-LSTM模型的商品热度研究
1
作者 李银 王钇 《韶关学院学报》 2025年第5期1-6,共6页
随着电子商务规模的不断扩大,研究电商企业中商品热度的变化趋势和未来状态对于优化营销策略、库存管理和资源调配至关重要.首先基于淘宝展示广告点击率预估数据集的用户行为日志构建商品综合热度指标,接着利用熵权TOPSIS法横向分析各... 随着电子商务规模的不断扩大,研究电商企业中商品热度的变化趋势和未来状态对于优化营销策略、库存管理和资源调配至关重要.首先基于淘宝展示广告点击率预估数据集的用户行为日志构建商品综合热度指标,接着利用熵权TOPSIS法横向分析各商品的热度差异,并结合高斯隐马尔可夫模型(GHMM)纵向分析单个商品的热度序列变化,最后基于长短期记忆神经网络(LSTM)和时间序列预测模型(Prophet)进行对比预测商品热度变化.实证分析结果表明LSTM更适合商品热度的时间序列预测.研究可为电商提供有价值的分析方法,帮助电商更好地了解市场和用户行为,以优化运营策略. 展开更多
关键词 商品综合热度指数 熵权TOPSIS法 GHMM LSTM prophet
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适合西藏地区的归一化植被指数预测模型构建及验证
2
作者 孟慧美 吴凌霄 +1 位作者 宣越健 米玛旺堆 《气候与环境研究》 北大核心 2025年第2期199-211,共13页
基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地... 基于差分自回归移动平均(ARIMA)方法、随机森林(RF)方法、Prophet方法构建适合西藏地区的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)预测模型,利用羊八井地区2000~2021年MODIS遥感NDVI数据进行了验证,结果表明:该地区植被覆盖率总体呈现不明显减少趋势;3个预测模型中,RF预测精度最高,其归一化均方根误差、平均绝对百分比误差、决定系数,分别达到了6.92%、4.04%、0.9;小波变换方法能有效提高模型预测精度;组合模型可以提高预测精度,其中误差倒数权重组合模型优于平均权重和方差倒数加权组合模型。因此可以利用RF等机器学习方法结合小波变换、组合模型在西藏地区进行NDVI预测,为生态环境保护和农牧业生产决策提供科学指导。 展开更多
关键词 归一化植被指数(NDVI)预测模型 随机森林(RF)方法 差分自回归移动平均(ARIMA)方法 prophet方法 小波变换
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基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法 被引量：18
3
作者 李丽萍 段桂华 王建新 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期75-82,共8页
提出一种基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法,即HC方法(holiday changepoints method)。首先以银行网点交易流水数据为基础,统计每个现金备付周期内的交易存取款额指标,并进行标准化得到备付金时间序列;然后,构建非周期性的节假... 提出一种基于Prophet框架的银行网点备付金预测方法,即HC方法(holiday changepoints method)。首先以银行网点交易流水数据为基础,统计每个现金备付周期内的交易存取款额指标,并进行标准化得到备付金时间序列;然后,构建非周期性的节假日列表和趋势转折点列表,利用Prophet框架完成对这2类列表中特殊点的特征计算,有效解决"异常值"和"拐点"的预测问题;最后,结合可视化技术实时观测算法效果调节参数,得到预测模型。以平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差和绝对误差这4个性能度量指标来评估HC模型对银行网点备付金时间序列的预测效果。研究结果表明:该算法在银行网点备付金预测问题上相较于ARMA算法和LSTM算法具有更高的准确率。 展开更多
关键词 银行网点 备付金 时间序列 prophet框架 HC方法
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Prophet模型在GNSS坐标时间序列中的插值分析 被引量：3
4
作者 李威 鲁铁定 +1 位作者 贺小星 刘瑞 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2021年第4期362-367,377,共7页
针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连续缺失长度,使用Prophet模型、拉格朗日法和三次样条法进行对比实验。结果表明,Prophet模型在GNSS坐标时... 针对GNSS坐标时间序列中存在数据缺失的问题,提出将Prophet模型应用于GNSS坐标时间序列的插值中。设计不同的数据随机缺失比例和连续缺失长度,使用Prophet模型、拉格朗日法和三次样条法进行对比实验。结果表明,Prophet模型在GNSS坐标时间序列中具有更高的插值精度并能够保持较好的稳定性,且对于连续缺失的数据插值有着明显的优势。 展开更多
关键词 时间序列 插值 prophet模型 拉格朗日法 三次样条法
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基于Prophet-LSTM组合模型的短期负荷预测方法 被引量：27
5
作者 彭湃 刘敏 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期15-20,共6页
针对短期负荷预测精度问题,提出一种基于Prophet加法模型和长短期记忆LSTM(long-short termmemory)网络的组合模型的短期负荷预测方法。首先分别建立Prophet预测模型和LSTM预测模型,然后采用最小二乘法对两种方法取不同的权重组合,得到... 针对短期负荷预测精度问题,提出一种基于Prophet加法模型和长短期记忆LSTM(long-short termmemory)网络的组合模型的短期负荷预测方法。首先分别建立Prophet预测模型和LSTM预测模型,然后采用最小二乘法对两种方法取不同的权重组合,得到新的模型并进行预测。以2014年全球能源预测竞赛(GEFCom2014)的电力负荷数据作为算例验证。实验结果表明,与ARIMA模型预测方法、随机森林模型负荷预测模型方法和标准Prophet和LSTM负荷预测方法相比,所提负荷预测方法所得结果具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 prophet 神经网络 最小二乘法 短期负荷预测
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热处理模拟软件Thermal Prophet的开发与应用 被引量：17
6
作者 刘晓晖 韩利战 +1 位作者 顾剑锋 潘健生 《金属热处理》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期115-118,共4页
Thermal Prophet是最近开发的一款具有自主知识产权的热处理数值模拟软件。本文介绍了其基本架构、技术特点和基本功能。以热作模具钢模块淬火为例应用本软件进行了模拟,得到的畸变趋势与实际测量结果一致。通过考虑和忽略相变塑性两种... Thermal Prophet是最近开发的一款具有自主知识产权的热处理数值模拟软件。本文介绍了其基本架构、技术特点和基本功能。以热作模具钢模块淬火为例应用本软件进行了模拟,得到的畸变趋势与实际测量结果一致。通过考虑和忽略相变塑性两种模拟结果的对比,分析了相变塑性对淬火畸变所起的作用,指出了相变塑性是模拟淬火过程不可忽略的重要因素。 展开更多
关键词 THERMAL prophet 热处理数值模拟软件 有限元方法 相变塑性 淬火畸变
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考虑节假日影响效应的景区客流量预测研究——基于Prophet-NNAR的混合预测方法 被引量：4
7
作者 李勇 李云鹏 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2022年第6期1537-1550,共14页
近年来,旅游景区因超负荷接待造成游客滞留的事件屡见不鲜,如何准确有效地预测景区客流量、合理调配资源成为眼下景区管理者十分关切的问题.由于节假日等外部因素的影响,景区客流量的时间序列曲线通常呈现非线性的特征,这增加了准确预... 近年来,旅游景区因超负荷接待造成游客滞留的事件屡见不鲜,如何准确有效地预测景区客流量、合理调配资源成为眼下景区管理者十分关切的问题.由于节假日等外部因素的影响,景区客流量的时间序列曲线通常呈现非线性的特征,这增加了准确预测旅游客流量的难度.文章提出一种考虑节假日影响效应的景区客流量预测方法,即Prophet-NNAR混合预测方法:首先,基于考虑了节假日影响因素的Prophet模型预测原始景区客流量序列;其次,使用神经网络自回归模型(NNAR)对Prophet模型预测值的残差部分进行预测;最后,将二者相加作为Prophet-NNAR混合模型的最终预测结果.文章以2013年1月1日至2017年7月31日的九寨沟景区历史客流量数据为研究样本,使用R软件验证Prophet-NNAR混合预测方法的有效性,研究发现Prophet-NNAR混合预测方法的预测性能除了优于单一的模型方法(Prophet模型、不考虑节假日效应Prophet模型、NNAR模型)外,还强于季节自回归求和滑动平均(SARIMA)、指数平滑模型(ETS).此外,借助Diebold-Mariano检验进一步确定了Prophet-NNAR模型的优异性. 展开更多
关键词 prophet NNAR 混合预测 客流量预测 节假日效应
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