📊 LSTM Zeitreihenvorhersage

Was macht diese Demo?

Das Notebook demonstriert die Verwendung von LSTM (Long Short-Term Memory) Netzwerken zur Vorhersage von wöchentlichen Verkaufsmengen. Es zeigt den kompletten Workflow von der Datenaufbereitung über das Training bis zur Validierung und Vorhersage.

Anwendungsfall

Vorhersage von Produktverkäufen (PZN-Mengen) basierend auf historischen Wochendaten, um Bestellbedarf zu ermitteln.

1. Datenaufbereitung

Bereinigung der Rohdaten und Behandlung von Ausreißern:

# Ausreißer identifizieren und begrenzen
grenze = df["menge"].mean() * 3
df.loc[df["menge"] > grenze, "menge"] = round(df["menge"].quantile(0.75))

# Differenzen berechnen für bessere Stationarität
changes = []
for i in range(1, len(df)):
    changes.append(df["menge"][i] - df["menge"][i-1])

2. Sequenzen erstellen

Sliding Window für LSTM-Input:

block_size = 3  # Anzahl historischer Werte
X = []
y = []

for i in range(0, len(changes) - block_size):
    y.append(changes[i])
    X.append(np.array(changes[i+1:i+(block_size+1)][::-1]))

X = np.array(X).reshape(-1, block_size, 1)
y = np.array(y)

3. LSTM-Modell

Keras Sequential Modell mit LSTM-Schichten:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(block_size, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Training
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=5, verbose=1)

4. Vorhersage & Rekonstruktion

Vorhersagen generieren und in Original-Skala zurückrechnen:

# Vorhersagen auf Testdaten
pred_test = model.predict(X_test)

# Rekonstruktion der absoluten Werte
predictions = []
actual_value = df["menge"][0]

for i in range(len(pred_test)):
    predicted_change = pred_test[i][0]
    predicted_value = actual_value + predicted_change
    predictions.append(round(predicted_value))
    actual_value = df["menge"][i+1]

Bestelllogik (Beispiel)

Automatische Bedarfsermittlung basierend auf Vorhersage:

vorhersage_zwei_wochen = predictions[-1] + predictions[-2]
bestand_aktuell = 50

bedarf = vorhersage_zwei_wochen - bestand_aktuell

if bedarf > 0:
    print(f"Bestellung notwendig: {bedarf}")
else:
    print("Kein Handlungsbedarf")