ई-कॉमर्स व्यापारियों के लिए ARIMA टाइम श्रृंखला और LSTM मॉडल पर आधारित प्रचार शिपमेंट पूर्वानुमान पर एक अध्ययन

ई-कॉमर्स व्यापारी आमतौर पर कम इन्वेंट्री लागत के साथ सामानों की मांग को सुनिश्चित करना चाहते हैं, ताकि बड़ी मात्रा में सामानों को बेचा जा सके। व्यापारी विभिन्न प्रचार गतिविधियाँ भी करेंगे, इसलिए ई-कॉमर्स व्यापारियों को सामानों के प्रचार शिपमेंट का सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाने की आवश्यकता है। सामानों के प्रचार शिपमेंट का सटीक पूर्वानुमान लगाने के लिए, इस पत्र में डबल इलेवन डेटा का उदाहरण लेते हुए, ARIMA टाइम श्रृंखला विश्लेषण मॉडल और LSTM लंबे और अल्पकालिक स्मृति मॉडल का उपयोग करके जून के प्रचार के शिपमेंट का पूर्वानुमान लगाया गया; ARIMA टाइम श्रृंखला मॉडल का 1-wmape सटीकता दर 0.752 है, और LSTM का 1-wmape सटीकता दर 0.834 है, और LSTM की सटीकता अधिक है, परिणाम LSTM मॉडल द्वारा पूर्वानुमानित हैं। परिणामस्वरूप, जून में LSTM मॉडल का उपयोग करके अनुमानित एक व्यापारी की प्रचार बिक्री 18, 19, 15, 12, 15, 7, 16, 22, 11, 32, 22, 25, 18, 16, 16, 19, 20, 22, 15, 13 है। हालाँकि, ARIMA टाइम श्रृंखला मॉडल और LSTM मॉडल के अनुमानित परिणामों के बीच पहचान का स्तर 80% है, जो LSTM मॉडल की विश्वसनीयता और तर्कसंगतता को साबित कर सकता है।