1. 本选题研究的目的及意义
随着经济全球化和信息技术的快速发展，企业面临着increasinglyfierce的市场竞争环境。
准确预测市场需求对企业制定合理的生产计划、库存策略和营销策略至关重要，尤其对于具有显著季节性特征的产品，准确预测其需求波动更是企业提高市场竞争力和经济效益的关键。
然而，季节性产品的时间序列数据往往呈现出非平稳性，即序列的统计特征（如均值、方差等）随时间变化而变化，这给传统的预测方法带来了巨大挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
时间序列预测一直是统计学、运筹学和机器学习等领域的研究热点，针对季节性产品的非平稳时间序列预测，国内外学者进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在季节性产品时间序列预测方面开展了大量研究，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是面向季节性产品的非平稳时间序列组合预测方法研究，主要包括以下几个方面：
1.季节性产品时间序列特征分析:分析季节性产品时间序列数据的特点，识别和分析其非平稳性来源，例如趋势变化、季节波动和随机扰动等，为后续选择合适的预测模型提供依据。
2.基于分解组合的非平稳时间序列预测模型构建:研究如何将非平稳时间序列分解成平稳的子序列，针对不同子序列的特点选择合适的预测模型进行预测，并最终组合各子序列的预测结果得到最终的预测值。
3.基于机器学习的非平稳时间序列预测模型构建:研究如何将机器学习方法应用于非平稳时间序列预测，例如利用支持向量机、神经网络等模型捕捉数据中的非线性关系，并通过模型优化提高预测精度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献综述:通过查阅国内外相关文献，了解季节性产品时间序列预测、非平稳时间序列分析、组合预测方法、机器学习等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与预处理:收集季节性产品的历史销售数据，并对数据进行预处理，例如缺失值处理、异常值处理、数据标准化等，以满足模型输入要求。
3.季节性产品时间序列特征分析:利用统计分析、时间序列图、自相关函数(ACF)、偏自相关函数(PACF)等方法对季节性产品时间序列数据进行分析，识别其趋势性、季节性和随机波动性等特征，为后续模型选择提供依据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对性地研究季节性产品的非平稳时间序列预测问题:不同于一般的非平稳时间序列预测，本研究针对季节性产品时间序列的特殊性，考虑其周期性波动特征，构建更精准的预测模型。
2.结合分解组合方法和机器学习方法构建组合预测模型:将传统的分解组合方法与现代的机器学习方法相结合，充分利用两种方法的优势，提高预测模型的精度和泛化能力。
3.开发面向季节性产品的预测系统:将所提出的预测模型应用于实际的季节性产品销售预测中，开发相应的预测系统，为企业提供决策支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘超,冯立群,李红梅. 基于时间序列分解和组合模型的COVID-19疫情预测[J]. 计算机工程与应用,2021,57(15):266-272.
2. 周永权,姜文. 基于变分模态分解和组合模型的非平稳时间序列预测[J]. 计算机工程与应用,2021,57(23):249-255.
3. 李欣然,周永权. 基于CEEMDAN-PSO-ARMA-LSTM的非平稳时间序列预测[J]. 计算机工程与应用,2022,58(17):194-201.
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