[发明专利]一种基于BP神经网络的药品销量预测与决策方法及系统在审

专利信息
申请号: 201911269268.4 申请日: 2019-12-11
公开(公告)号: CN111091241A 公开(公告)日: 2020-05-01
发明(设计)人: 杨金锋;仇鹏飞;胡鹤 申请(专利权)人: 亿达信息技术有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q30/02;G06Q50/04;G06N3/08
代理公司: 大连东方专利代理有限责任公司 21212 代理人: 李馨
地址: 116000 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 bp 神经网络 药品 销量 预测 决策 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种基于BP神经网络的药品销量预测方法,其特征在于,包括如下步骤:

S1、获取药品历史销量的相关数据信息,对其进行预处理、异常数据检验,所述相关数据信息包括各个地区的各个产品的药品日销售量和各个地区的各个产品的药品销售量的月影响因素值;

S2、基于预处理后的药品历史销量数据采用基本BP神经网络进行预测;

S3、基于药品销售的历史数据和药品销售先验数据对基本BP神经网络的短期预测结果进行修正,其中,基于历史数据的数据挖掘预测算法挖掘得到与近期数据最相近的一段历史数据,并用这一段历史数据来修正所述短期预测结果;基于当月销量影响因素的数值与虚拟的未来预设时间段的日销量的数值之间的线性关系修正所述的短期预测结果;基于当月销量影响因素的数值与虚拟的预设时间段的日销量的变化数值之间的线性关系修正所述的短期预测结果;

S4、输出最终的预测结果,包括药品销售的预测结果和药品销售预测的神经网络中相关连接权的标定结果。

2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的药品销量预测方法,其特征在于,所述步骤S3中,历史数据的挖掘算法具体为:

式中,min表示使得近期数据与所选取借鉴的历史数据的整体误差最小;Ferr表示近期数据与所选取借鉴的历史数据的整体误差;m表示被对比的近期数据的长度;k表示回朔节点,也即所选取借鉴的历史数据的时间起点;h表示近期节点,也即近期数据的时间起点;u表示近期节点,也即预测结果数据的时间起点,u=h+m;l表示历史数据的时间起点,也即整个采样的用于预测的全部数据样本的时间起点;Fd表示处理函数,其用于消除近期数据与所选取借鉴的历史数据所处的销售环境和影响因素不同而带来的销售趋势和销售量的影响;xit′为第it个条目的经过处理后的历史数据的相应数据;mmin和mmax表示所需被对比的近期数据的长度的最小值和最大值;

采用上述公式(1)所述的数学模型,得到用以修正基于大数据的药品销售BP神经网络预测方法得到的预测结果的修正数据,即:

XBP,H=α1,1×XBP1,2×(xk+m+1,xk+m+2,......,xk+m+fL) (2)

式中,表示同时采用基于大数据的药品销售BP神经网络预测方法和基于大数据和历史经验的药品销售预测修正方法得到的短期预测结果;表示采用基于大数据的药品销售BP神经网络预测方法得到的短期预测结果;α1,1和α1,2分别表示具体的基于大数据和历史经验的药品销售预测修正方法中基于大数据的药品销售BP神经网络预测方法得到的短期预测结果和从k+m+1条目至k+m+fL条目的历史数据序列(xk+m+1,xk+m+2,......,xk+m+fL)的线性加权权重,满足α1,1>0,α1,2>0,α1,11,2=1。

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