ShopTRAINING/docs/模型类型/multi_model_strategy.md

🔄 多模型互补策略在药店销售预测中的应用指南

📋 多模型互补的价值

在药店销售预测系统中，Transformer、mLSTM和KAN模型各有所长。通过多模型互补策略，我们可以：

• 💪 扬长避短：利用每个模型的优势，弥补各自的不足
• 🎯 提高准确性：不同角度的预测结合，获得更全面的结果
• 📉 降低风险：减少单一模型可能带来的预测偏差
• 🔍 增强鲁棒性：提高对异常数据和市场变化的适应能力

🚀 实施多模型互补的步骤

1️⃣ 数据准备与特征工程

# 示例代码
from models.data_utils import prepare_pharmacy_data

# 准备训练数据
X_train, y_train, X_val, y_val, scaler = prepare_pharmacy_data(
    product_id="P001",
    lookback_days=30,  # 历史观察窗口
    forecast_days=7,   # 预测未来7天
    include_features=["price", "promotion", "weekday", "holiday", "temperature"]
)

• 确保所有模型使用相同的数据预处理流程
• 针对不同模型的特点，可以适当调整特征组合

2️⃣ 各模型独立训练

# 示例代码
from models.transformer_model import TimeSeriesTransformer
from models.mlstm_model import MatrixLSTMModel
from models.kan_model import KANModel

# 训练Transformer模型
transformer = TimeSeriesTransformer(
    input_dim=X_train.shape[2],
    d_model=64,
    nhead=4,
    num_layers=3
)
transformer.train(X_train, y_train, X_val, y_val, epochs=100, batch_size=32)

# 训练mLSTM模型
mlstm = MatrixLSTMModel(
    input_dim=X_train.shape[2],
    hidden_dim=64,
    matrix_dim=8,
    num_layers=2
)
mlstm.train(X_train, y_train, X_val, y_val, epochs=100, batch_size=32)

# 训练KAN模型
kan = KANModel(
    input_dim=X_train.shape[2],
    grid_size=10,
    layers=[64, 32]
)
kan.train(X_train, y_train, X_val, y_val, epochs=100, batch_size=32)

• 根据药品特性选择适当的模型参数
• 对每个模型进行独立的超参数调优

3️⃣ 模型评估与选择

# 示例代码
from models.utils import evaluate_model

# 评估各模型性能
transformer_metrics = evaluate_model(transformer, X_val, y_val)
mlstm_metrics = evaluate_model(mlstm, X_val, y_val)
kan_metrics = evaluate_model(kan, X_val, y_val)

print("Transformer性能:", transformer_metrics)
print("mLSTM性能:", mlstm_metrics)
print("KAN性能:", kan_metrics)

• 使用多种评估指标：MSE、RMSE、MAE、R²、MAPE
• 分析各模型在不同类型药品上的表现优势

4️⃣ 多模型集成策略

方案一：加权平均集成

# 示例代码
def weighted_ensemble_predict(models, weights, X_test):
    predictions = []
    for model, weight in zip(models, weights):
        pred = model.predict(X_test)
        predictions.append(pred * weight)
    
    return sum(predictions)

# 根据验证集性能确定权重
total_r2 = transformer_metrics['r2'] + mlstm_metrics['r2'] + kan_metrics['r2']
weights = [
    transformer_metrics['r2'] / total_r2,
    mlstm_metrics['r2'] / total_r2,
    kan_metrics['r2'] / total_r2
]

# 加权预测
ensemble_pred = weighted_ensemble_predict(
    [transformer, mlstm, kan],
    weights,
    X_test
)

方案二：特定场景选择

# 示例代码
def scenario_based_predict(product_id, X_test, transformer, mlstm, kan):
    # 分析产品特性
    product_info = get_product_info(product_id)
    
    if product_info['seasonality'] == 'high':
        # 季节性强的药品优先使用Transformer
        return transformer.predict(X_test)
    elif product_info['volatility'] == 'high':
        # 波动性大的药品优先使用KAN
        return kan.predict(X_test)
    elif product_info['trend_dependency'] == 'high':
        # 趋势依赖性强的药品优先使用mLSTM
        return mlstm.predict(X_test)
    else:
        # 默认使用加权集成
        return weighted_ensemble_predict([transformer, mlstm, kan], [0.4, 0.3, 0.3], X_test)

方案三：Stacking集成

# 示例代码
from sklearn.linear_model import Ridge

def train_stacking_model(base_models, X_train, y_train, X_val, y_val):
    # 生成基础模型在验证集上的预测
    base_predictions = []
    for model in base_models:
        model.train(X_train, y_train, X_val, y_val)
        pred = model.predict(X_val)
        base_predictions.append(pred)
    
    # 将基础预测作为新特征
    stacking_features = np.column_stack(base_predictions)
    
    # 训练元模型
    meta_model = Ridge(alpha=1.0)
    meta_model.fit(stacking_features, y_val)
    
    return meta_model

# 训练stacking模型
meta_model = train_stacking_model([transformer, mlstm, kan], X_train, y_train, X_val, y_val)

# 预测
def stacking_predict(base_models, meta_model, X_test):
    base_predictions = []
    for model in base_models:
        pred = model.predict(X_test)
        base_predictions.append(pred)
    
    stacking_features = np.column_stack(base_predictions)
    final_prediction = meta_model.predict(stacking_features)
    
    return final_prediction

5️⃣ 动态模型选择与调整

# 示例代码
def dynamic_model_selection(product_id, recent_data, all_models):
    """根据最近数据表现动态选择最佳模型"""
    best_model = None
    best_score = float('inf')
    
    for model in all_models:
        # 在最近数据上评估模型
        score = evaluate_on_recent_data(model, recent_data)
        if score < best_score:
            best_score = score
            best_model = model
    
    return best_model

# 每周更新最佳模型
def weekly_model_update(product_ids):
    for product_id in product_ids:
        # 获取最近数据
        recent_data = get_recent_data(product_id, days=14)
        
        # 动态选择模型
        best_model = dynamic_model_selection(
            product_id, 
            recent_data, 
            [transformer, mlstm, kan]
        )
        
        # 更新模型权重或选择
        update_model_selection(product_id, best_model)

📊 不同药品类型的最佳模型组合策略

药品类型	主要特点	推荐模型组合	权重分配
慢性病药物	稳定、长期依赖	mLSTM + Transformer	0.6 + 0.4
季节性药物	周期性强、受季节影响	Transformer + KAN	0.7 + 0.3
促销敏感药物	价格弹性大	KAN + mLSTM	0.6 + 0.4
新上市药品	数据少、趋势不明	KAN + Transformer	0.7 + 0.3
多因素影响药品	复杂、多变量	三模型均衡	0.4 + 0.3 + 0.3

💡 实用技巧与最佳实践

1. 分阶段预测：短期用Transformer，中期用mLSTM，长期用KAN，然后加权融合

2. 特征分配：

   • Transformer：处理时间相关特征（周期性、节假日）
   • mLSTM：处理趋势和序列相关特征
   • KAN：处理非线性特征（价格、促销、天气）

3. 自动化流程：

   # 示例代码
   def auto_train_predict_pipeline(product_id):
       # 准备数据
       data = prepare_data(product_id)
   
       # 训练所有模型
       models = train_all_models(data)
   
       # 评估并选择最佳策略
       best_strategy = select_best_strategy(models, data)
   
       # 执行预测
       predictions = execute_prediction_strategy(best_strategy, data)
   
       # 保存结果和模型
       save_results(product_id, predictions, models, best_strategy)
   
       return predictions
   

4. 定期重训练：每月或每季度重新训练模型，保持预测准确性

5. 异常检测与处理：使用KAN模型检测异常销售模式，并调整预测策略

🌟 总结

多模型互补策略是药店销售预测系统的核心优势，通过合理组合Transformer、mLSTM和KAN模型，可以显著提高预测准确性和鲁棒性。根据不同药品特性选择合适的模型组合和集成方法，并建立自动化的训练-评估-预测流程，能够为药店管理者提供更可靠的销售预测，支持更精准的库存管理和销售决策。