LSTM预测未来30天销售额

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1. 项目简介

本项目旨在利用深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）来预测未来30天的销售额。LSTM模型能够处理时序数据中的长期依赖问题，因此在销售额预测这类涉及时间序列的场景中表现出色。通过分析历史销售数据以及相关影响因素（如温度、周数等），模型可以有效捕捉到销售趋势及其波动规律，为未来的销售决策提供参考依据。

项目首先通过对原始数据进行预处理，包括日期格式的转换、特征工程（如添加周数和上一周的销售额特征）以及特征的归一化处理。随后，项目采用LSTM模型进行多步预测，输入过去30天的数据序列，输出未来30天的预测结果。训练过程中，数据被分为训练集和测试集，并通过均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）等指标来评估模型的性能。此外，项目通过可视化方式展示了模型的训练过程及预测结果，直观展示销售额的实际值与预测值的对比。

2.技术创新点摘要

• 多特征输入与特征工程：代码在模型输入中不仅使用了销售额历史数据，还引入了温度和周数等辅助特征，并通过创建上周销售额的特征来增强模型的预测能力。这种多特征的方