一种销量预测方法及装置

本发明涉及大数据技术领域，具体提供了一种销量预测方法及装置，具有如下步骤：S1、收集历史销售数据集和收集、增加环境因素及经济因素作为特征变量；S2、筛选出与销售量相关性较高的特征；S3、将步骤S2中的特征与原有的特征集融合，形成LSTM模型的输入特征集；S4、将数据集分割成训练集和测试；S5、将模型的实际值与预测值计算得到的均方误差作为适应度；S6、利用改进的麻雀搜索算法为模型寻找最优的超参数；S7、判断是否已经达到设置的停止条件；S8、重新训练得到高精度的LSTM网络模型；S9、评估所得到的预测模型的预测效果。与现有技术相比，本发明能够提高预测精度，将影响销售数据的多个特征变量融入销量数据，建立包含相关预测特征条件的多变量模型。