摘要： 由于销售数据的非平稳性等问题，深度学习模型很难预测未来值，为此，提出了一 种新的转换平稳特征的方法。为了量化模型预测的准确性，引入了结合提取平稳特征能力的 ＣＮＮ和分析时间序列能力的 ＬＳＴＭ，构建串联 ＣＮＮＬＳＴＭ的预测模型，与 ＸＧＢｏｏｓｔ、支持向量机 （ＳＶＭ）、ＬＳＴＭ和 ＣＮＮ模型在测试集上通过拟合曲线并计算指标以作出评判。决策出影响销售 额的关键因素，为企业改进促销方式，进而提高收益，具有现实意义。

关键词: ＣＮＮ-ＬＳＴＭ；预测分析；深度学习；平稳特征

中图分类号: 

• F222