[发明专利]基于Prophet-随机森林的电商事件驱动型需求量预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Prophet‑随机森林的电商事件驱动型需求量预测方法，包括步骤：获取电商平台的历史销售数据，销售数据包括时序数据和购买相关产品用户数据；清洗历史销售数据，提高数据质量；将时序数据进行尺度压缩，降低数据波动性；基于节日活动及电商平台促销事件进行事件建模；为Prophet模型附加事件回归量，并进行Prophet预测，剔除并插值处理属于事件效应范围内的离群点，并进行随机森林预测；组合Prophet预测与随机森林预测结果；进行精度评估以观测模型泛化能力与预测效果。本发明针对电商事件需求及非事件需求特点，分别应用Prophet、随机森林进行预测，提高了电商事件驱动型需求的预测精度。