[发明专利]一种基于分层建模的商品销售预测系统和方法

说明书

本发明提出了一种基于分层建模的商品销售预测系统和方法，包括商品销售历史数据获取模块的数据输出端与准入标准判断模块的数据输入端相连，准入标准判断模块的数据输出第一端与粒度分层聚合模块的数据输入端相连，粒度分层聚合模块的数据输出端与商品量第一预测模块的数据输入端相连；准入标准判断模块的数据输出第二端与商品量第二预测模块的数据输入端相连。本发明能够根据历史商品销售数据预测得到商品量。

技术领域

本发明涉及一种商品量预测技术领域，特别是涉及一种基于分层建模的商品销售预测系统和方法。

背景技术

销量预测可视为一个时间序列预测问题即通过之前一段时间的销量来预测后一段时间的销量。专利申请号2022102528670，名称为“一种商品销量预测方法、系统、设备及存储介质”，公开了，根据该预测向量分析得到各个商品的销量分布；通过对销量分布进行采样处理并取中位数得到各个商品下一时间段的预测销量；再次，根据预测销量和各个历史时间段内各个商品的真实销量对预测结果进行优化，得到对应的销量预测模型；然后，获取待预测时间段内各个商品对应的预设外部特征向量和待预测时间段的上一时间段内各个商品的实际销量；最后，将预设外部特征向量和实际销量输入销量预测模型，得到对应的销量预测结果。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于分层建模的商品销售预测系统和方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种基于分层建模的商品销售预测系统，包括：商品销售历史数据获取模块、准入标准判断模块、粒度分层聚合模块和商品量预测模块，商品量预测模块包括商品量第一预测模块和商品量第二预测模块；

商品销售历史数据获取模块的数据输出端与准入标准判断模块的数据输入端相连，准入标准判断模块的数据输出第一端与粒度分层聚合模块的数据输入端相连，粒度分层聚合模块的数据输出端与商品量第一预测模块的数据输入端相连；准入标准判断模块的数据输出第二端与商品量第二预测模块的数据输入端相连；

商品销售历史数据获取模块用于获取商品销售历史数据；

准入标准判断模块用于根据商品销售历史数据获取模块获取的商品销售历史数据，判断获取的商品销售历史数据是否符合准入标准：

若获取的商品销售历史数据符合准入标准，则进入粒度分层聚合模块；

若获取的商品销售历史数据不符合准入标准，则进入商品量第二预测模块；

粒度分层聚合模块用于将商品销售历史数据，自上而下进行粒度分层，聚合得到各层销售历史数据；

商品量第一预测模块用于将粒度分层聚合模块中获取的各层销售历史数据导入到构建模型中，得到各层级的预测商品量；

商品量第二预测模块用于将商品销售历史数据导入到份额分摊，得到预测商品量。

本发明还公开了一种基于分层建模的商品销售预测方法，包括以下步骤：

S1，获取商品销售历史数据；

S2，根据步骤S1获取的商品销售历史数据，判断获取的商品销售历史数据是否符合准入标准：

若获取的商品销售历史数据符合准入标准，则执行S3-S5；

若获取的商品销售历史数据不符合准入标准，则执行步骤S6；

S3，将商品销售历史数据，自上而下进行粒度分层，聚合得到各层销售历史数据；

S4，将步骤S3中获取的各层销售历史数据导入到构建模型中，得到各层级的预测商品量；

S5，将步骤S4中获取的lⁿ层的销售历史数据导入到份额分摊，得到lⁿ⁺¹层预测商品量。