基于在线鲁棒主成分分析（RPCA）模型，结合长短期记忆（LSTM）循环网络的商品需求预测（Python代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3?参考文献

🌈4 Python代码、数据

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💥1 概述

基于在线鲁棒主成分分析（RPCA）模型，结合长短期记忆（LSTM）循环网络的商品需求预测可以是一个有效的方法。

首先，RPCA模型可以用于对商品需求时间序列数据进行分解，将其分解为两部分：低秩矩阵和稀疏矩阵。低秩矩阵对应平稳的长期趋势，而稀疏矩阵对应非平稳的异常波动。通过这种分解，可以更好地捕捉和理解商品需求背后的趋势和异常。

然后，将分解后的低秩矩阵输入到LSTM循环网络中进行需求预测。LSTM是一种具有记忆机制的循环神经网络，可以有效地处理时间序列数据。通过输入历史的低秩矩阵，LSTM可以学习到需求的长期依赖关系和模式，从而进行预测。

最后，将RPCA模型和LSTM循环网络结合起来，可以利用RPCA模型来进行数据的预处理，将原始数据进行分解，然后将分解后的低秩矩阵输入到LSTM网络中进行需求预测。这样可以充分利用RPCA模型对数据进行特征提取，同时利用LSTM网络来学习和预测需求的动态变化。

综上所述，基于RPCA模型和LSTM循环网络的商品需求预测方法可以通过提取数据的长期趋势和短期模式来更准确地进行需求预测。

📚2 运行结果

部分代码：

第三方库：

from __future__ import division, print_function

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, OneHotEncoder
from scipy.spatial import distance
from sklearn.svm import OneClassSVM
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM, GRU
import keras as K
import keras.backend as K

.....

# generate low rank synthetic data
katrina = pd.read_csv('../data/katrina_fuel2_pca.csv')
katrina1 = katrina.values
katrina1 = katrina1.astype('float32')
cols = katrina1.shape[1]

...

rmse_val = rmse(np.array(pred_vec), np.array(true_vec))
print("rms error is: " + str(rmse_val))
R2adjval = R2adj(pred_vec,true_vec)
print("The R2adj is: " + str(R2adjval))

plt.plot(pred_vec, linestyle='dashdot', label='Predicted')
plt.plot(true_vec, linestyle='solid', label='True')
plt.legend(loc='upper left')
plt.title('Actual versus Predicted Response (Demand)' )
plt.xlabel('Observation')
plt.ylabel('Scaled Response Variable')
plt.show()

🎉3?参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1] Baffoe B O K .人道主义物流数字商业生态系统(HLDBE)平台在非洲的采用和扩散:人道主义和商业物流高级管理人员感知利益的考察[J].[2024-01-04].

[2]张宇.城市商品房建设用地需求与供给预测方法研究[D].西安建筑科技大学,2007.DOI:10.7666/d.d193887.

[3] Fuqua D , Hespeler S .Commodity demand forecasting using modulated rank reduction for humanitarian logistics planning[J].Expert Systems with Application, 2022.

🌈4 Python代码、数据