[发明专利]一种自动预测电商销售额的装置及方法

说明书

本发明涉及科学计算、工程设计和数值分析领域，具体提供了一种自动预测电商销售额的装置，包括采集单元、预测单元、定时单元和显示单元，所述采集单元用于进行数据采集，根据采集的数据设定自变量和因变量，建立线性方程组，求解方程组解；然后，将方程组解作为系数传入到预测单元，得到预测销售额，所述定时单元进行预测更新频率，最后显示单元进行展示。与现有技术相比，本发明不仅对病态线性方程组具有快速高效求解的优势，对于普通大型线性方程组求解优势仍然明显，能有效帮助我们从海量电商交易数据中预测未来销售额，这将很大程度上节省人力和物力，实现高效准确预测电商销售业绩，对把控电商销售业绩和宏观调控具有重要意义。

技术领域

本发明涉及科学计算、工程设计和数值分析领域，具体提供一种 自动预测电商销售额的装置及方法。

背景技术

近几年电子商务的发展迅猛，网上购物已经成为消费者获取商品 的主要途径之一。大量的商品交易产生海量的数据，如何根据这些海 量数据及时高效而又准确的预测未来销售业绩成了我们当下研究的 重点。由于平台众多，数据量巨大，为了根据已有值去预测未来值， 就需要联立方程，进而得到多元线性方程组。由实际问题得到的方程 组的系数矩阵或者常数向量的元素，本身会存在一定的误差，这些初 始数据的误差在计算过程中就会向前传播，从而影响到方程组的解， 若因系数的很小改变却导致解改变很大的方程组我们称之为病态方 程组。而快速求解多元线性方程组并在求解中有效避免方程组的病态 性则成了装置设计的难点。

发明内容

本发明是针对上述现有技术的不足，提供一种设计合理，安全适 用的自动预测电商销售额的装置。

本发明进一步的技术任务是提供一种实用性强的自动预测电商 销售额的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种自动预测电商销售额的装置，包括采集单元、定时单元和显 示单元，所述采集单元用于进行数据采集，根据采集的数据设定自变 量和因变量，建立线性方程组，求解方程组解；然后，将方程组解作 为系数传入到预测单元，得到预测销售额，所述定时单元进行预测更 新频率，最后显示单元进行展示。

进一步的,方程组求解算法一部分如下：

松弛因子ω自动生成算法，考虑线性方程组Ax＝b的解，其中，

松弛因子ω的计算公式如下：

其中，

进一步的,方程组求解另一部分为改进余量修正算法：

若为线性方程组(1)第k次迭代得到的一个近似解，我们把 称为近似解的余量；

构造余量方程组Ay＝r，通过线性方程组的直接法——LU分解 法求解余量方程组，并且在用计算机求解时换用比前面迭代求解多一 倍精度的变量存储数据；

然后，将余量方程组的解y加到先前求得的近似解上得到修 正后的原方程组第k次迭代最终近似解x^(k)。

进一步的,整体求解方程组算法为：

首先，设定迭代次数上限C_d、求解精度要求ε和算法迭代初始值 x⁽⁰⁾；

根据公式计算中间迭 代值

根据公式计算松弛 因子ω；

根据公式计算 迭代值即x^(k+1)；

根据公式r＝b-Ax^(k+1)计算近似解x^(k+1)对应的余量r；

构造余量方程组Ay＝r；