SARIMAX-预测结果的LSTM评估

Question

我正在尝试为2000多种产品建立销售预测算法，现在坚持使用ARIMA / SARIMAX和LSTM模型。如我所见，这两个模型都可以使用数据而无需使其保持固定状态，因为ARIMA已经可以处理它，并且LSTM足够复杂，可以处理此问题。无论如何，我的问题是，对于ARIMA / SARIMAX模型，由于我要处理每日数据，因此我将季节性频率选择为7，并且正如我观察到的那样，大多数产品的季节性频率是7。对于许多产品，我可以获得预测结果，但不确定它们是否合适。如下所示，我的大多数预测结果都是周期性的，即使销售是周期性的，一周内也会有起伏，这两种模式都无法处理这些起伏，而且我不确定以下这种结果在行业中被认为还可以。简而言之，任何评估预测结果的建议都是很好的。我有2.5年的销售数据，并使用折扣，工作日，单价和四个季节功能作为外生变量（可能还不够，但这仅是我所拥有的）

除了评估预测结果外，什么样的数据对销售预测也将是有益的。例如产品分类销售的移动平均值？对此，任何建议也将有所帮助。

橙色线是预测的，蓝色线是真实的销售数据。