产供销协同平台
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模型微调优化工作台
训练数据选择与准备
生产数据
使用当前生产环境的最新数据
推荐：与生产保持一致增强数据集
包含新增的外部市场数据
包含更多特征变量自定义配置
手动选择数据源和时间范围
需要专业经验数据概览
训练样本数
--
验证样本数
--
特征维度
--
数据质量
待选择
与生产环境对比
数据更新
--
特征一致性
--
预测算法选择
ARIMA/SARIMA 经典
自回归积分移动平均模型，适合有明显季节性的销售数据
快速训练
统计理论
季节性强
基线算法
适合季节性明显的业务
适合季节性明显的业务
Prophet 自动化
Facebook开源时序预测工具，自动处理趋势、季节性和异常值
自动调参
趋势检测
假期处理
预期提升: 1-2%
自动化程度高，易于解释
自动化程度高，易于解释
XGBoost 机器学习
极端梯度提升算法，适合复杂特征工程的时序预测
特征工程
快速训练
高性能
预期提升: 1.5-2.5%
适合有多维特征的场景
适合有多维特征的场景
LSTM增强版 推荐
在当前LSTM基础上增加注意力机制和多尺度特征提取
高精度
生产兼容
预期提升: 2-3%
基于生产模型v2.1.3
基于生产模型v2.1.3
Transformer时序模型 实验性
使用自注意力机制处理长时间序列依赖关系
前沿技术
高计算成本
预期提升: 3-5%
需要更多计算资源
需要更多计算资源
集成模型 已实现
智能结合ARIMA、XGBoost、Prophet的集成预测
自适应权重
可解释
预期提升: 2-8%
降低单模型风险
降低单模型风险
算法分析
与生产模型对比
当前生产算法
LSTM v2.1
当前MAPE
9.0%
计算时间
45分钟
选择建议
建议选择LSTM增强版
基于当前生产环境，预期有2-3%性能提升，且保持兼容性
基于当前生产环境，预期有2-3%性能提升，且保持兼容性
模型参数微调
请先在上一步选择算法，然后返回此页面进行参数微调
数据配置
训练集: 80% |
测试集: 20%
建议使用 80/20 分割
适用于大多数场景，保证评估准确性
适用于大多数场景，保证评估准确性
训练状态
训练进度
未开始
实时指标
当前Loss
--
验证MAPE
--
预计完成
--
参数对比
相对生产版本的变化:
学习率
+25%
批次大小
+100%
隐藏单元
+33%
历史数据回测验证
回测配置
回测结果概览
7.2%
-1.8%
MAPE误差
89.3%
+4.1%
趋势准确率
0.934
+0.025
R²决定系数
87%
+4%
置信区间覆盖率
分时段回测表现
| 时间段 | 新模型MAPE | 生产模型MAPE | 改进幅度 | 业务影响 |
|---|---|---|---|---|
| 2023年Q1 | 6.8% | 8.9% | -2.1% | 显著改善 |
| 2023年Q2 | 7.5% | 9.3% | -1.8% | 明显改善 |
| 2023年Q3 | 7.9% | 8.4% | -0.5% | 轻微改善 |
| 2023年Q4 | 6.2% | 9.0% | -2.8% | 显著改善 |
回测状态
回测完成
Q4评估完成
Q3评估完成
Q2评估完成
Q1评估完成
关键发现
- 所有季度均有改善
- Q4表现显著提升
- Q3改善有限，需关注
- 整体稳定性良好
新旧版本效果对比分析
核心指标对比
| 评估指标 | 生产版本 v2.1.3 | 新版本 v2.2.0-dev | 改进幅度 | 显著性 |
|---|---|---|---|---|
| MAPE误差 | 9.0% | 7.2% | -20% | 显著 |
| 趋势准确率 | 85.2% | 89.3% | +4.8% | 显著 |
| R²决定系数 | 0.909 | 0.934 | +2.7% | 一般 |
| 训练时间 | 45分钟 | 52分钟 | +15.6% | 可接受 |
| 预测速度 | 0.3秒 | 0.35秒 | +16.7% | 可接受 |
业务价值分析
预测精度提升
1.8个百分点
预期库存优化收益
~240万元/年
缺货风险降低
~18%
客户满意度预期提升
~3个百分点
成本影响分析
计算资源增加
+15%
模型复杂度
中等提升
维护成本
基本不变
培训成本
很低
升级建议
强烈推荐升级 - 基于全面的回测验证和业务价值分析
- 预测精度显著提升：MAPE从9.0%降至7.2%，预期年收益240万元
- 业务风险可控：计算成本增加15%，但ROI超过15:1
- 稳定性验证：历史回测显示在各个时间段都有稳定改善
- 兼容性良好：可无缝替换现有销量预测功能
建议发布路径：先在测试环境部署2周，验证稳定性后正式发布
升级决策支持
技术风险评级
低
业务风险评级
低
实施复杂度
中等
ROI预期
高
上线检查清单
利益相关方
需要通知的团队:- 销售预测用户
- 运维团队
- 业务分析师
- 系统管理员
模型版本发布管理
发布配置
基于语义化版本命名
部署计划
| 阶段 | 环境 | 时间安排 | 验证方式 | 回滚方案 |
|---|---|---|---|---|
| 1. 测试部署 | 测试环境 | 立即执行 | 自动化测试 | 自动回滚 |
| 2. 预生产验证 | 预生产环境 | 测试通过后 | 真实数据验证 | 快速切换 |
| 3. 生产发布 | 生产环境 | 预生产验证后 | 实时监控 | 一键回滚 |
| 4. 全量切换 | 销量预测页面 | 生产稳定运行1周后 | 业务验证 | 版本切换 |
销量预测页面集成
新模型发布后，会自动更新以下功能：
- 日常预测任务：每日自动运行的销量预测
- 手动预测请求：用户在销量预测页面发起的预测
- 批量预测服务：API调用的批量预测功能
- 预测报表生成：定期生成的预测报表
向下兼容：新模型完全兼容现有API接口，用户无需任何操作即可享受更准确的预测服务
发布状态
准备部署包...
发布进度
当前阶段
准备中
预计完成时间
--
监控指标
发布后将监控以下指标:- 预测准确性
- API响应时间
- 系统资源使用
- 错误率
生产环境持续监控
模型性能监控（过去7天）
7.1%
平均MAPE
vs 目标 7.2%: ✓0.85s
平均响应时间
vs SLA 1s: ✓99.8%
系统可用性
vs SLA 99.5%: ✓0.02%
预测错误率
vs 阈值 0.1%: ✓实时反馈收集
| 反馈时间 | 用户 | 预测场景 | 实际vs预测 | 用户评价 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2024-01-16 09:30 | 张经理 | Q1销量预测 | 偏差 -2.1% | 满意 | |
| 2024-01-16 08:45 | 李分析师 | 产品线预测 | 偏差 +5.8% | 一般 | |
| 2024-01-15 16:20 | 王主管 | 月度预测 | 偏差 +1.2% | 很满意 |
模型漂移检测
数据分布漂移
正常
预测性能漂移
正常
最后检测时间
2小时前
自动优化建议
系统建议
基于7天监控数据分析：
基于7天监控数据分析：
- 模型性能稳定，建议维持现状
- 可考虑在下个月增加新的外部特征
- 建议4周后进行常规优化评估
告警与通知
当前告警
0个
本周通知
3个
优化历史
上次优化
v2.1.3 → v2.2.0
性能提升
MAPE -1.8%
下次评估
4周后
用户满意度
本周平均评分
4.6/5.0
满意用户比例
89%
反馈回复率
100%
模型版本管理
| 版本号 | 状态 | 算法类型 | 准确率 | 发布时间 | 部署环境 | 操作 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
v2.1.3
生产
|
运行中 | 集成学习 ARIMA+XGBoost+Prophet | 94.2% MAPE: 5.8% | 2024-01-12 15:30 | 生产环境 3个实例 |
|
|
v2.2.0-dev
开发
|
测试中 | 深度学习 LSTM+XGBoost+Prophet | 95.1% MAPE: 5.2% | 2024-01-15 10:45 | 测试环境 1个实例 |
|
|
v2.1.2
历史
|
已停用 | 集成学习 ARIMA+XGBoost+Prophet | 93.8% MAPE: 6.2% | 2024-01-05 14:20 | 已下线 运行7天 |
|
|
v2.1.1
历史
|
已停用 | 统计学习 ARIMA+线性回归 | 91.5% MAPE: 7.8% | 2023-12-28 16:15 | 已下线 运行8天 |
|
|
v2.0.8
失败
|
部署失败 | 机器学习 XGBoost+RandomForest | 88.2% MAPE: 9.5% | 2023-12-20 11:30 | 失败 验证未通过 |
|
1
生产版本
1
开发版本
2
历史版本
1
失败版本