基于考虑替代效应的加权组合预测模型的生鲜需求预测方法

本发明提供基于考虑替代效应的加权组合预测模型的生鲜需求预测方法，涉及生鲜需求预测技术领域。针对现有生鲜需求预测忽略同类产品替代效应、单一模型适配性差、模型池与特征考虑不全面等问题，包括以下步骤：数据输入与预处理、含价格和缺货双替代效应的机器学习模型池构建与预测、需求特性计算与元学习器动态加权、新序列最终预测输出；模型池含至少6类优化参数的机器学习模型，元学习器输入11类时序特征和3类特征复杂度特征，采用MAE、MASE、RMASE多指标评估。本发明突破传统单模型与独立需求预测局限，显著提升预测精度，适配生鲜需求特性，兼顾实用性与效率，技术可解释性和可复现性强，能有效降低生鲜企业运营成本，具有良好的应用前景。