基于LSTM-RELM组合模型的电商GMV预测研究

随着互联网的发展,内容营销逐渐成为电商营销的主流,而该类营销的日商品交易总额（gross merchandise volume,GMV）直接关系到企业的库存优化控制与广告投放策略。为了提高预测精度,基于真实电商订单数据集,根据内容营销的指标,分析用户行为对于GMV的影响,提出了一种长短期记忆网络（long short-term memory network,LSTM）与正则化极限学习机（regularized extreme learning machine,RELM）的组合模型LSTM-RELM。实验结果表明,相比于传统单一模型与双LSTM、LSTM-SVR、GM(1,1)-BP等组合模型,LSTM-RELM模型具有更精确的预测效果与更快的运行速度,能为相关销售企业提供广告投放策略参考与库存优化建议。