基于LSTM-LightGBM模型的烟草存销比层次化预测方法

李家蕊; 杨旻

doi:10.13951/j.cnki.37-1213/n.230808

烟台大学学报（自然科学与工程版） ›› 2024, Vol. 37 ›› Issue (3) : 256 -261. DOI: 10.13951/j.cnki.37-1213/n.230808

基于LSTM-LightGBM模型的烟草存销比层次化预测方法

李家蕊, 杨旻

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摘要

基于LSTM和LightGBM算法，结合零售商的地理位置和档位信息，构建了一个层次化模型，用于准确预测烟草产品的存销比。该模型首先利用LSTM网络对不同地区和档位的整体存销比进行预测。随后，将得到的整体存销比作为LightGBM的辅助输入，用于预测个体零售商销售的每一类卷烟的存销比。本模型逐步融合数据的宏观和微观特征，对某地烟草实际销售数据的实验结果表明，LSTM-LightGBM模型具有较好的预测精度。