基于PyTorch的循环神经网络(RNN)在时间序列预测中的应用——以销量预测为例

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简介：
本研究探讨了利用PyTorch框架下的循环神经网络（RNN）进行时间序列分析的具体方法，并通过实例展示其在销量预测上的应用效果。包含完整代码和数据集。文件说明如下： 1、首先读取数据集csv文件，从中提取每天每个地区的销量数据，并整理为按照地区分类的销量数据csv文件。同时将每天的数据合并成以周（星期）为单位的汇总销售量数据。以下代码实现都是基于每周预测的逻辑，例如可以预测未来一周、两周或三周等某地的具体销售情况。 2、完成数据处理后，运行train.py脚本开始训练模型，并且生成的模型文件会被保存到models目录下。 3、当训练完成后执行predict.py文件，调整其中的起始日期以进行对未来几周销量的数据预测。 4、评估模型的学习效果。如果结果不理想，则可以在config.py中修改相关参数，比如增加迭代次数等设定后重新开始训练过程。 5、一旦模型达到预期的表现水平之后，运行predictTest.py脚本将模型预测的结果按地区和时间（每周）导出至Excel文件内，以此完成整个流程。若要部署该模型可参考相应步骤进行操作并适当调整代码实现。

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基于PyTorch的循环神经网络(RNN)在时间序列预测中的应用——以销量预测为例

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本研究探讨了利用PyTorch框架下的循环神经网络（RNN）进行时间序列分析的具体方法，并通过实例展示其在销量预测上的应用效果。包含完整代码和数据集。文件说明如下： 1、首先读取数据集csv文件，从中提取每天每个地区的销量数据，并整理为按照地区分类的销量数据csv文件。同时将每天的数据合并成以周（星期）为单位的汇总销售量数据。以下代码实现都是基于每周预测的逻辑，例如可以预测未来一周、两周或三周等某地的具体销售情况。 2、完成数据处理后，运行train.py脚本开始训练模型，并且生成的模型文件会被保存到models目录下。 3、当训练完成后执行predict.py文件，调整其中的起始日期以进行对未来几周销量的数据预测。 4、评估模型的学习效果。如果结果不理想，则可以在config.py中修改相关参数，比如增加迭代次数等设定后重新开始训练过程。 5、一旦模型达到预期的表现水平之后，运行predictTest.py脚本将模型预测的结果按地区和时间（每周）导出至Excel文件内，以此完成整个流程。若要部署该模型可参考相应步骤进行操作并适当调整代码实现。

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