“总量控制、稍紧平衡，增速合理、贵在持续”是烟草行业实现平稳可持续发展的基本遵循。从2024年天津地区“元春”的销售情况来看，高端、高价位卷烟仍然面临严峻的态势，部分市场表现不佳的品牌持续在低位徘徊，需求端结构性矛盾更加突出，部分客户因此出现了焦虑情绪和观望心态。因此，企业亟须构建智能化的市场状态评估体系，提高对市场状态研判的精准度，以改善需求预测和货源投放工作，促进自身实现可持续、高质量发展。

影响当前市场状态评估质量的主要因素

终端数据应用率低。当前天津地区“津诚”云POS（销售终端）使用客户1.23万户，可以作为采集数据样本。但是，因为数据资源的交互性差，导致这些数据并没有得到有效应用，最终出现了“信息封锁”和“信息隔离”的现象。

数据评估缺乏智能化工具和算法。近年来，行业始终把建立健全市场状态监测与调控机制、提升市场状态调控水平放在重要位置，也相继出台了一系列有关样本管理的标准化文件和管理办法，但始终缺乏较为科学的智能化预测分析工具和模型算法。当前，在行业经济运行过程中，数据的采集、分析和应用应该是一个连续的小循环。然而，现状却是这些环节之间的联系相对较弱，状态较为割裂。

基于LSTM的多层神经网络模型

如何预测卷烟市场状态

随着ChatGPT爆火出圈，AI（人工智能）屡次登上热搜榜。深度学习是人工智能最受欢迎和最有影响力的子领域之一，其主要原理是通过构建复杂的神经网络模型，自动从海量数据中挖掘有效特征，以完成各种复杂的任务，主要有卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks）和递归神经网络（Recursive Neural Networks）几种分类。