LSTM预测基于Matlab的时间序列数据（吉恩销售数据集）的实现。

简介：
该项目专注于分析在线产品价格数据，旨在预测未来短期内的产品价格趋势。最初，该项目针对的是广泛的在线产品，但鉴于数据量庞大且计算资源有限，我们对其进行了调整，重点关注牛仔裤的在线价格预测，并预测其在不久的将来可能的价格走势。我选择了大量的牛仔裤数据，因为我拥有比其他商品更全面的数据记录，并且可以全年穿着它们。（由于历史数据相对匮乏，我们同时选取了手机和电视作为对比品。）对于后续的项目探索，我计划寻找更高效的方法。本项目的数据收集包括八个方面的信息，涵盖了在线价格信息、收集日期、项目名称以及销售价格等内容。数据收集的时间范围为2014年1月至2019年10月；所使用的分析数据则集中在2015年1月至2019年10月之间。为了进行数据分析，我们采用了每天的平均每日销售价格作为关键指标。考虑到与约1亿个数据的规模相比，我的笔记本电脑的计算能力有限制，因此我们通过按日期检索数据来解释代码逻辑，并仅选取了八个相关的数据进行进一步分析和预测模型的选择。该预测模型的评估使用了均方根误差（RMSE）指标进行语义分析和结果细化。