[发明专利]预测方法、装置、计算设备以及介质

说明书

本公开提供了一种预测方法，包括：获取备件的历史数据，由预测模型处理历史数据，得到输出数据，其中，输出数据包括针对备件的备件需求的预测数据和与影响因素对应的中间数据，影响因素表征预测模型中的至少一部分参数，预测模型用于基于与影响因素对应的中间数据处理历史数据。接收用户基于输出数据执行的更新操作，其中，更新操作包括针对预测数据和中间数据中的至少一个执行的操作。基于更新操作，更新预测模型，以便基于更新后的预测模型重新预测备件需求。本公开还提供了一种预测装置、一种计算设备以及一种计算机可读存储介质。

技术领域

本公开涉及一种预测方法、一种预测装置、一种计算设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

准确的备件需求预测是服务供应链管理的关键一环，它能够帮助决策者在保证服务水平的前提下，更科学的制定采购计划，尽可能降低库存成本。在备件需求预测中，当模型的输入数据不足或者有误时，对导致预测结果的偏差和置信度下降，因此，如何优化预测模型以实现提高预测模型的预测精度是供应链智能化进程中非常关键的问题。

发明内容

本公开的一个方面提供了一种预测方法，包括：获取备件的历史数据，由预测模型处理所述历史数据，得到输出数据，其中，所述输出数据包括针对所述备件的备件需求的预测数据和与影响因素对应的中间数据，所述影响因素表征所述预测模型中的至少一部分参数，所述预测模型用于基于与影响因素对应的中间数据处理所述历史数据。接收用户基于所述输出数据执行的更新操作，其中，所述更新操作包括针对所述预测数据和所述中间数据中的至少一个执行的操作。基于所述更新操作，更新所述预测模型，以便基于更新后的预测模型重新预测所述备件需求。

可选地，上述基于所述更新操作，更新所述预测模型包括：基于所述更新操作，更新所述输出数据，基于更新后的输出数据，更新所述预测模型。

可选地，上述基于所述更新操作，更新所述输出数据包括以下至少一项：基于针对所述预测数据的第一更新操作，更新所述预测数据，基于针对所述中间数据的第二更新操作，更新所述中间数据。

可选地，上述第一更新操作包括：所述用户根据预定预测数据针对所述预测数据执行的操作，以将所述预测数据更新为所述预定预测数据，其中，所述预定预测数据包括根据所述预测数据确定的所述备件的当前备件需求。所述第二更新操作包括：所述用户根据关联关系针对所述中间数据执行的操作，其中，所述关联关系包括所述预测数据与所述中间数据之间的关系。

可选地，上述方法还包括：获取所述备件的属性信息和历史备件需求，展示所属性信息和所述历史备件需求，以便所述用户基于所述属性信息和所述历史备件需求确定所述关联关系。

可选地，上述基于更新后的输出数据，更新所述预测模型包括：基于更新后的输出数据，通过反向传输算法更新所述预测模型中的参数。

可选地，上述预测模型至少包括输入层、中间层、输出层，其中，所述输入层用于接收所述历史数据，所述中间数据是基于所述中间层中的至少一部分参数确定的，并且所述中间数据经由所述中间层输出，所述输出层用于输出所述预测数据。

本公开的另一个方面提供了一种预测装置，包括：获取模块、处理模块、接收模块以及更新模块。其中，获取模块，获取备件的历史数据。处理模块，由预测模型处理所述历史数据，得到输出数据，其中，所述输出数据包括针对所述备件的备件需求的预测数据和与影响因素对应的中间数据，所述影响因素表征所述预测模型中的至少一部分参数，所述预测模型用于基于与影响因素对应的中间数据处理所述历史数据。接收模块，接收用户基于所述输出数据执行的更新操作，其中，所述更新操作包括针对所述预测数据和所述中间数据中的至少一个执行的操作。更新模块，基于所述更新操作，更新所述预测模型，以便基于更新后的预测模型重新预测所述备件需求。

可选地，上述基于所述更新操作，更新所述预测模型包括：基于所述更新操作，更新所述输出数据，基于更新后的输出数据，更新所述预测模型。