一种基于人工智能的电子产品销售数据预测方法及系统

本申请涉及销售预测技术领域，特别涉及一种基于人工智能的电子产品销售数据预测方法及系统，其中，包括：获取待预测产品的历史销售时序数据；根据历史销售时序数据构建初始销售预测模型；基于一个或多个预定义的市场冲击形态函数，生成对抗性训练样本，其中，市场冲击形态函数用于模拟导致销量异常波动的外部事件；使用包含对抗性训练样本的训练数据集，对初始销售预测模型进行对抗训练，以得到鲁棒性增强的预测模型；基于鲁棒性增强的预测模型，对待预测产品的未来销量进行预测。由此，解决了现有技术中外部特征依赖性强、对未知冲击泛化能力弱、模型结构单一等问题。