基于季节性商品的多策略动态预测方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及大模型预测的技术领域，公开了基于季节性商品的多策略动态预测方法、系统、设备及存储介质；所述多策略动态预测方法，应用于电子预测设备，具体包括以下步骤：S101：获取历史网络公布的多维度数据信息，所述多维度数据信息携带有区域业务数据、营销活动数据、日期特征数据、商品属性数据、历史经营数据，以及扩展的季节性气候特征数据；S102：对获取的多维度数据信息进行预处理，获取历史及同比促销时段的库存缺货情况特征，基于库存缺货情况特征进行识别，完成历史销售数据补偿，获取历史销售补偿数据。本发明通过农历滑动窗口与三角函数耦合突破了公历固定周期限制，相较传统LSTM模型预测准确率提升。