简介：摘要：目的：应用经典和神经网络预测模型进行卷烟销售预测分析，为卷烟销售营销方案优化和市场品类规划工作提供科学依据。方法：销售数据是一类时间序列数据，利用TL市烟草专卖局从2019年1月至2022年12月期间不同品类卷烟的月销售数据，作为原始的时间序列，确定研究方法和评价指标，构建不同的模型预测卷烟销售，通过比较不同模型的性能和预测结果，进而选择最优模型。结果：从实验结果可以看出，基于Bidirectional LSTM的预测模型能较好地拟合预测TL市烟草销售数据在时间序列上的变动趋势，有着更好的预测精度。使用性能最优的模型进行卷烟销售预测，利用算法总结出商品销售的规律性，能够为年度销售计划的制定提供数据支撑。下一步，将通过优化数据集及进行模型性能调优，使预测精度提高。
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