1. Modelo de series temporales: Basado en análisis de tendencias y cambios estacionales de datos históricos, se establece un modelo de series temporales para predecir la oferta y demanda futura de madera.
2. Modelo de regresión: Analizando diversos factores que influyen en la oferta y demanda de madera, como el crecimiento económico, la demanda de construcción, el comercio internacional, etc. , combine datos históricos para establecer un modelo de regresión para predecir la oferta y la demanda futuras.
3. Modelo de red bayesiana: este modelo puede considerar la interacción de múltiples factores y predecir las relaciones futuras de oferta y demanda modelando la relación entre varias variables.
4. Modelo de red neuronal artificial: este modelo entrena una gran cantidad de datos históricos para construir un modelo que pueda simular el sistema nervioso humano para predecir la oferta y la demanda futura de madera.
5. Modelo de regresión de series temporales: este modelo es una combinación de modelo de series temporales y modelo de regresión. Tiene en cuenta la tendencia y la estacionalidad de las series temporales, así como la influencia de diversos factores externos. para predecir con mayor precisión las condiciones futuras de oferta y demanda.