基于贝叶斯优化CNN-LSTM的电商零售商家需求预测及库存优化问题

摘 要

在电商平台上，上千个商家将商品货物放在配套的仓库。针对这些货物，电商平台需要采用科学的管理手段和智能决策，通过大数据智能驱动的供应链来降低库存成本、提高库存周转率、降低滞销风险，并确保商品按时履约。基于历史出货量数据，经行了一下的研究。

首先，对附件所提供的数据进行预处理，包括合并和去重，最终得到331,336条数据。进行了缺失值处理，发现无缺失值。针对异常值处理的考虑，决定在聚类后针对每个类别进行更精细化的异常值检验数据标准化。数据转码部分主要针对商家分类和仓库区域进行了转码操作，将其转为相应的数字编码。这样处理后的数据能够更好地用于后续的分析和建模工作。

根据问题一，我们需要预测不同商家-产品-仓库组合的未来需求量。首先，由于不同组合之间存在复杂的关系，我们对汇总的数据进行特征提取。这些特征包括平均需求量、需求量的标准差、季节性模式的强度、趋势模式的强度、最大需求量和最小需求量。通过这些特征，我们可以描述时间序列数据的中心倾向、变动性、季节性和趋势等方面的信息。然后，我们使用K-means聚类算法对数据进行分析。在得到聚类结果后，针对每个聚类类别，利用历史数据的特征和趋势，来预测未来的需求量。建立了相应的预测模型。我们考虑了使用SARIMA时间序列模型进行预测，同时也使用贝叶斯优化CNN-LSTM混合模型进行预测。为了评估模型的预测性能，我们使用1-wmape、均方根误差（RMSE）、MAPE和确定系数（R-squared）等指标进行评价。通过交叉验证的方法，更准确地评估不同预测模型的性能，并选择表现最好的模型进行预测，对最终的结果进行时间序列图等可视化，保存在结果表1-预测结果表.xlsx。

对于问题二，在数据预处理阶段，我们对附件五和附件一合并的数据集进行了准确的数据清洗、缺失值处理和异常值检测。接下来，我们应用k-means算法进行聚类分析，自动确定最适合的聚类数目，并发现数据中的潜在模式和结构。然后，我们使用问题一构建好的Bayes-CNN-LSTM混合模型，结合贝叶斯网络、卷积神经网络和长短期记忆网络的优势，对新出现的预测维度进行预测。通过模型参数和历史数据，预测了未来一段时间内的销售量，帮助企业做出合理的生产和供应计划，以满足市场需求的变化。通过结果表2的展示，我们可以看到针对不同商家、仓库和商品维度的预测结果。

根据附件1中的历史出货量表数据，以商家+仓库+商品维度为索引，并按日期排序，可以得到每个维度在每天的出货量。通过使用附件2-4中的商家、仓库和商品信息，对历史出货量表进行补充，例如添加分类、品牌等信息，更好地预测和管理供应链中的库存。同时，参考附件6中给出的历史需求量数据，对数据集进行训练和学习。针对历史出货量数据，可以进行时间序列特征提取，包括季节性、趋势性、周期性等，加入其他特征，如商家、仓库和商品的属性信息，以提高模型的准确性和泛化能力。将历史数据按一定比例划分为训练集和验证集，采用贝叶斯优化算法确定CNN-LSTM模型的，使用最佳超参数的模型对验证集进行需求量预测，结合供应链管理的实际需求，可以得到准确可靠的预测结果和有效的库存管理建议。需要根据具体情况进行调整和优化，以提高模型的精度和可靠性。

关键词  K-means聚类模型、SARIMA时间序列模型的构建、贝叶斯优化CNN-LSTM时间序列预测、商家需求预测

目录

一、问题重述...................................................................................... 1

二、 问题分析.................................................................................... 1

三、模型假设...................................................................................... 2

四、定义与符号说明.......................................................................... 2

五、模型的建立与求解...................................................................... 2

5.1数据预处理.................................................................................. 2

5.1.1 数据合并.............................................................................. 2

5.1.2数据清洗............................................................................... 3

5.1.3数据转码............................................................................... 3

5.2问题1的模型建立与求解............................................................ 3

5.2.1 数据探索性分析................................................................... 3

5.2.2 K-means聚类模型的构建..................................................... 6

5.2.3 SARIMA时间序列模型的构建................................................ 8

5.2.4贝叶斯优化CNN-LSTM时间序列预测模型建立.................... 10

5.2.5 评价模型的预测性能.......................................................... 13

5.2.6模型的求解......................................................................... 14

5.3问题2的模型建立与求解.......................................................... 15

5.3.1 模型的建立........................................................................ 15

5.3.2问题2模型的求解.............................................................. 16

5.4问题3的模型建立与求解.......................................................... 17

5.4.1 模型的建立........................................................................ 17

5.4.2模型的求解......................................................................... 18

六．模型的评价及优化.................................................................... 20

6.1 模型的优点............................................................................... 20

6.2 模型的缺点............................................................................... 20

6.3 模型的推广............................................................................... 20

参考文献............................................................................................ 21