1. 修复前端图表日期排序问题:
   - 改进 PredictionView.vue 和 HistoryView.vue 中的图表渲染逻辑
   - 确保历史数据和预测数据按照正确的日期顺序显示

2. 修复后端API处理:
   - 解决 optimized_kan 模型类型的路径映射问题
   - 添加 JSON 序列化器处理 Pandas Timestamp 对象
   - 改进预测数据与历史数据的衔接处理

3. 优化图表样式和用户体验

2025-06-15 00:01:57 +08:00

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🔄 矩阵LSTM(mLSTM)在药店销售预测中的应用

📌 什么是矩阵LSTM(mLSTM)？

矩阵LSTM(mLSTM)是传统LSTM的一种创新扩展，它使用矩阵而非标量来存储和处理隐藏状态。这种设计大大提高了模型的表达能力和对复杂模式的捕捉能力，特别适合药店销售这类具有多重影响因素的时序数据。

🚀 mLSTM的核心优势

1️⃣ 增强的表达能力

使用矩阵代替标量存储隐藏状态，极大扩展了模型容量
能够同时捕捉多维度的销售影响因素（季节性、促销、天气等）

2️⃣ 更好的非线性建模

矩阵运算提供了更丰富的非线性变换
能够更准确地建模药品销售中的复杂非线性关系

3️⃣ 增强的记忆能力

矩阵形式的记忆单元可以存储更多细节信息
更好地记住长期销售模式和特殊事件的影响

4️⃣ 抗噪声能力

多维度表示提高了模型对随机波动的抵抗力
能够更好地区分真实销售趋势和随机噪声

💊 mLSTM在药店销售预测系统中的应用

工作原理

多维特征提取：从销售历史、价格、促销等数据中提取多维特征
矩阵状态更新：使用矩阵运算更新隐藏状态和单元状态
门控机制增强：通过矩阵形式的门控机制控制信息流
多层次记忆：在不同抽象层次上记忆销售模式
预测输出：通过最终状态生成未来销售预测

预测优势

突发事件处理：对药品销售中的突发高峰有更好的预测能力
季节性疾病：能够学习并预测季节性疾病导致的销售变化
多药品关联：捕捉不同药品销售之间的相互关联性
促销效应：更准确地评估促销活动对销售的短期和长期影响

⚙️ 与Transformer和KAN的协同作用

在本药店销售预测系统中，mLSTM与其他模型形成互补关系：

与Transformer协同：
- Transformer擅长捕捉全局依赖关系
- mLSTM擅长处理局部细节和顺序信息
- 结合使用可以兼顾全局和局部视角
与KAN协同：
- KAN擅长自适应学习复杂非线性关系
- mLSTM提供稳定的时序记忆
- 组合后能够更全面地建模销售数据的各种特性

📊 实际应用效果

mLSTM在以下药店销售预测场景中表现尤为突出：

长期依赖性药品：需要长期服用的慢性病药物销售预测
季节性强的药品：如感冒药、过敏药等季节性明显的药品
多因素影响药品：销售受多种因素综合影响的药品
库存敏感药品：对库存管理要求高的高价值药品

🔍 模型调优技巧

在本系统中，我们对mLSTM进行了以下优化：

矩阵维度优化：根据药品类型调整矩阵维度大小
注意力增强：结合注意力机制提高关键时间点的权重
正则化技术：应用dropout和权重正则化防止过拟合
学习率调度：使用动态学习率提高训练效率和稳定性

🌟 总结

矩阵LSTM(mLSTM)凭借其增强的表达能力和记忆能力，在药店销售预测系统中发挥着重要作用。它能够有效处理销售数据中的复杂非线性关系和多因素影响，特别是在需要同时考虑多种影响因素的预测场景中表现出色。与系统中的其他模型协同工作，mLSTM帮助药店管理者获得更准确的销售预测，优化库存管理和销售策略。

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