【摘 要】
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在医药产业库存优化管理中,连锁药店销售预测具有应用潜力。然而,连锁药店销售预测在数据质量和时间序列特征等方面具有复杂性,使用传统的集成学习预测仍然存在显著的局限性。本研究旨在结合连锁药店零售的特点,探讨并改进原始集成学习在此应用场景下存在的不足。本文对销售预测文献进行深入的研究和分析,着重探讨其思想提出、实施方法与应用等方面,为实现精准稳定的连锁药店销售预测模型提供了理论支撑。本研究的主要内容包含
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在医药产业库存优化管理中,连锁药店销售预测具有应用潜力。然而,连锁药店销售预测在数据质量和时间序列特征等方面具有复杂性,使用传统的集成学习预测仍然存在显著的局限性。本研究旨在结合连锁药店零售的特点,探讨并改进原始集成学习在此应用场景下存在的不足。本文对销售预测文献进行深入的研究和分析,着重探讨其思想提出、实施方法与应用等方面,为实现精准稳定的连锁药店销售预测模型提供了理论支撑。本研究的主要内容包含如下三个方面:（1）搜集并分析两个销售数据集。其中包括一个涵盖国内上市某连锁药店企业的药品药店销售数据集,以及一个在Kaggle平台上的Rossmann连锁药店销售数据集。对此进行数据探索与数据预处理。首先,分析基础数据分布和销售趋势等特点;然后,对基础数据进行填补、编码等预处理操作。（2）基于Light GBM的模型优化。通过观察连锁药店销售预测的数据结构和实际应用特点,引入神经网络来改进原始Light GBM,提出了一种自注意力机制与Light GBM融合销售预测模型（TS-LGBM）。TS-LGBM是通过引入自注意力机制提取销售时序参数,能够更好地拟合时间序列预测。同时利用滑动窗口的合成销售特征,进一步提高模型的时间序列表达能力。（3）模型预测效果分析。先后搭建四种模型TS-LGBM、TS-XGB和Light GBM、XGBoost,并在两个连锁药店销售数据集上进行实验。对比实验结果表明,TS-LGBM模型预测准确性优于其它三种模型。综上,本研究以实际工程应用为导向,通过精准的连锁药店销售预测,可以有效利用数据和展现数据价值,提高供应链管理效率且降低成本。研究具有较强的应用性。
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