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针对加油站销量波动大且非线性特征明显,使用传统时间序列的预测模型无法满足实际预测需求的情况,提出基于遗传算法(GA)和长短记忆神经网络(LSTM)的销量组合预测模型,在原始数据的基础上加入温度、天气、油价、星期、节假日特征进行辅助预测,对文本类数据使用One-hot编码并使用Embedding降维,采用遗传算法求得LS... 相似文献
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