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需求预测系统设计与实现

在上一节中，我们探讨了需求预测的基本概念和重要性，以及如何选择合适的数据集和特征。本节将深入讨论需求预测系统的具体设计与实现，包括数据预处理、模型选择、训练流程、评估方法和部署策略。通过实际案例和代码示例，我们将展示如何利用深度学习技术构建一个高效的需求预测系统。

数据预处理

数据预处理是需求预测系统中至关重要的步骤。高质量的输入数据是模型训练和预测准确性的基础。我们将讨论以下几个方面的数据预处理技术：

数据清洗

数据归一化

数据转换

时间序列数据处理

1.数据清洗

数据清洗的目的是去除数据中的噪声和不一致性，确保数据的质量。常