[发明专利]物品流转信息预测模型生成方法、信息生成方法、装置

说明书

本公开的实施例公开了物品流转信息预测模型生成方法、信息生成方法、装置。该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括历史时间段的历史物品流转信息和预测时间段的真实物品流转信息；获取多个基准时序模型和集成模型，集成模型用于根据多个基准时序模型的输出结果，生成预测物品流转信息；基于训练样本集对多个基准时序模型和集成模型进行训练，以及将训练完成的多个基准时序模型和集成模型确定为物品流转信息预测模型。该实施方式实现了提高生成的物品流转信息预测模型的预测准确率。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及物品流转信息预测模型生成方法、信息生成方法、装置。

背景技术

物品流转信息（例如物品销量、仓库出货量等）的预测一般采用多个时间序列模型进行预测。不同的模型适用的数据趋势有所不同。为了选取效果好的模型，需要先对近期历史物品流转信息进行回测，然后选取回测效果好的N个模型作为预测模型。

然而，当采用上述方式生成预测模型时，经常会存在如下技术问题：

第一，数值N的准确值难以确定，其过大或过小都会影响预测模型的预测准确率，进而造成预测模型的准确率不高。

第二，近期历史物品流转信息的数据量小，仅根据近期历史物品流转信息进行回测，回测结果存在不稳定性和偶然性，进而导致生成的预测模型的准确率。

与本公开相关的文件包括：CN113408797A，CN113743643A。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。本公开的一些实施例提出了物品流转信息预测模型生成方法、物品流转信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种物品流转信息预测模型生成方法，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括历史时间段的历史物品流转信息和预测时间段的真实物品流转信息；获取多个基准时序模型和集成模型，集成模型用于根据多个基准时序模型的输出结果，生成预测物品流转信息，其中，多个基准时序模型中的基准时序模型用于预测物品流转信息；基于训练样本集对多个基准时序模型和集成模型进行训练，以及将训练完成的多个基准时序模型和集成模型确定为物品流转信息预测模型。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种物品流转信息生成方法，包括：基于第一数据长度确定当前时间对应的历史物品流转信息；将历史物品流转信息分别输入预先训练的多个基准时序模型，得到多个输出结果；将多个输出结果输入集成模型，得到物品流转信息，其中，多个基准时序模型和集成模型是根据第一方面中任一的实现方式所描述的方法生成的。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种物品流转信息预测模型生成装置，装置包括：样本集获取单元，被配置成获取训练样本集，训练样本集中的训练样本包括历史时间段的历史物品流转信息和预测时间段的真实物品流转信息；模型获取单元，被配置成获取多个基准时序模型和集成模型，集成模型用于根据多个基准时序模型的输出结果，生成预测物品流转信息，其中，多个基准时序模型中的基准时序模型用于预测物品流转信息；训练单元，被配置成基于训练样本集对多个基准时序模型和集成模型进行训练，以及将训练完成的多个基准时序模型和集成模型确定为物品流转信息预测模型。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第五方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。