一种基于人工智能的石墨销售数据预测方法

本发明属于销售数据预测领域，尤其涉及一种基于人工智能的石墨销售数据预测方法。首先获取含销售时间、地区、数量、价格的销售数据集；接着提取各地区周期性波动特征，通过数据驱动的内生周期划分定义周期，结合多维度销量特征生成周期影响因子；然后以地区为节点、销量波动同步程度为边权构建销售协同图，用改进图卷积神经网络提取嵌入向量；再将嵌入向量等多维度数据输入融合预测模型，该模型通过双向门控循环单元、特征交叉融合模块等输出预测值；最后量化预测可信度，确定风险区间，用于销售分析及库存规划。该方法解决了传统方法的局限，提升了预测精度和可解释性。