基于多源数据融合与深度学习的食品饮料网络销售趋势预测模型构建系统及方法

本发明涉及食品饮料技术领域，具体地说，涉及基于多源数据融合与深度学习的食品饮料网络销售趋势预测模型构建系统及方法。包括：数据采集单元；数据处理单元；模型构建单元，所述模型构建单元用于构建深度学习预测模型，采用改进的LSTM‑Transformer融合算法，通过集成时序特征建模与全局依赖关系分析技术，实现对食品饮料销售趋势的非线性映射建模；模型训练验证单元；预测输出单元。本发明通过集成网络销售平台数据、社交媒体情感文本、气象信息及行业资讯等多源数据，结合特征工程技术提取时间维度特征、文本情感特征及价格弹性‑天气影响等交叉关联特征，全面覆盖食品饮料销售的影响因素，解决了传统方案数据维度单一的问题。