[发明专利]基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备

说明书

本发明提供了一种基于人工智能的服装销量预测方法，该基于人工智能的服装销量预测方法包括以下步骤：提取的服装销售数据并执行数据准备；识别服装销售数据中的失真销量数据，并执行数据清洗与数据修复；基于清洗后的服装销售数据，建立基于人工智能的预报算法模型，并对下一个销售周期的销量走势进行预报；执行气温修正；以及执行节假日及促销活动修正。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备。

背景技术

对服装行业未来销量的准确预测，定位不同款式服装的真实需求，实现供应与需求的精准匹配，不仅能够最大限度地减少销售机会的损失，同时也能极大地减小服装的库存，对提升服装企业的收益具有重大的意义。

由于服装销售行为的随机性比较大，不仅受服装自身因素影响，同时也受店面因素、节假日因素、促销活动因素、天气因素等的影响，多维的影响因素导致对服装销量进行精准预测具有重大的挑战。行业内目前对服装销售的预测，主要基于其历史同期的销售数据，依赖的信息维度比较单一，预测精度较差，且不适用于新品服装。随着服装行业历史销售、库存等数据的积累，使得应用基于大数据的人工智能手段来解决服装销售的预测成为了可能。人工智能方法能处理高维的数据信息，可以大大提升服装销售预测的精度。

现有的基于机器学习等人工智能方法对服装销售预测的技术还非常少。例如公开的专利CN110322263A基于销售数据和网络社交媒体数据建立了服装销售预测模型，一方面，该模型在服装这一侧只使用了销售数据一个维度的数据，并未考虑库存及门店信息等影响，数据维度较少；另一方面，从社交媒体数据只能学习得到宏观层面的流行元素，对具体到某个门店、某个款号衣服的未来销量预测意义比较有限。

发明内容

本发明的目的之一在于提供一种基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备，能够获取并处理门店销售、库存等数据，基于库存数据修正因库存不足导致的销量下降，从而获得更真实的服装销售数据。

本发明的目的之一在于提供一种基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备，能够以具体的门店及服装款号的销量为建模预报对象，引入门店所在地的气温信息，提炼相应款号的多维标签数据(颜色、款号、衣长、克重等)，利用该款号服装自身及相似款号的历史销售相关的历史数据，来对该款号服装未来的销量进行预测，同时考虑节假日信息、促销活动信息，利用尽可能多的维度信息，来保证预测精度。

本发明的目的之一在于提供一种基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备，能够有效地指导服装门店进行销售及配货。

本发明的目的之一在于提供一种基于人工智能的服装销量预测方法、系统以及设备，能够通过大数据和人工智能的方法，建立智能预报模型，来解决单个门店或区域门店群中具体款号的服装销量预报问题。

为了实现上述至少一个发明目的，本发明提供了一种基于人工智能的服装销量预测方法，所述基于人工智能的服装销量预测方法包括以下步骤：

提取服装销售数据并执行数据准备；

识别服装销售数据中的失真销量数据，并执行数据清洗与数据修复；

基于清洗后的服装销售数据，建立基于人工智能的预报算法模型，并对下一个销售周期的销量走势进行预报；

执行气温修正；以及

执行节假日及促销活动修正。

在一些实施例中，其中所述基于人工智能的服装销量预测方法还包括以下步骤：

提取待预测服装款号的历史销售数据；

提取预报参考特征；以及

提取商品整体销售特征。

在一些实施例中，其中所述基于人工智能的服装销量预测方法还包括以下步骤：