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摘要
由于销售数据的非平稳性等问题，深度学习模型很难预测未来值，为此，提出了一种新的转换平稳特征的方法。为了量化模型预测的准确性，引入了结合提取平稳特征能力的CNN和分析时间序列能力的LSTM,构建串联CNN-LSTM的预测模型，与XGBoost、支持向量机(SVM)、LSTM和CNN模型在测试集上通过拟合曲线并计算指标以作出评判。决策出影响销售额的关键因素，为企业改进促销方式，进而提高收益，具有现实意义。
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单位兰州交通大学; 数理学院
