A Hybrid Spatio-Temporal Deep Learning Architecture for Predicting Printer Sales: Pre- vs. Post-COVID-19 Analysis.
A Hybrid Spatio-Temporal Deep Learning Architecture for Predicting Printer Sales: Pre- vs. Post-COVID-19 Analysis.
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本研究分析了2005至2022年間香港與泰國列印機市場的IDC數據。使用Chow-Lin方法將季資料轉換為月資料，並進行數據的特徵工程。選用ST-GCN與LSTM等模型來處理時序數據，並以MAPE等指標評估模型準確性。結果顯示，ST-GCN在香港市場具有預測優勢，而Mamba則適合泰國市場。研究表明，在穩定市場中應採用ST-GCN，而波動市場則推薦Mamba，且未來挑戰在於數據整合模型框架的改進。