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需求预测技术

在价格优化的过程中，准确的需求预测是至关重要的一步。需求预测可以帮助企业了解未来某个时间段内产品的需求量，从而制定合理的促销策略和价格调整方案。本节将详细介绍几种常用的需求预测技术，包括传统的统计方法和现代的人工智能技术。我们将重点探讨如何利用机器学习和深度学习模型进行需求预测，并提供具体的代码示例和数据样例。

1.传统的统计方法

1.1时间序列分析

时间序列分析是一种常用的需求预测方法，它通过分析历史数据的时间趋势来预测未来的需求。常用的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积