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11.1季节性需求预测的高级技术概述

在上一节中，我们已经了解了季节性需求预测的基本方法，如时间序列分解、移动平均法和指数平滑法。然而，这些方法虽然简单有效，但在处理复杂的季节性模式和异质性数据时往往显得不足。本节将介绍一些更加高级的季节性需求预测技术，重点在于如何利用人工智能（AI）技术来提高预测的准确性和可靠性。我们将探讨以下几种技术：

深度学习模型：如何使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来捕捉复杂的季节性模式。

集成学习方法：如何结合多种预测模型来提高预测的鲁棒性。

强化学习：如何通过不断试错来优化预测