[发明专利]不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法和电子设备

权利要求书

1.一种不依赖自身历史销量数据的产品销量预测方法，其特征在于，包括：

获取关键参数的预估值；所述关键参数包括：首销量H1、上升期到平稳期转折点销量H2、平稳期到下降期转折点销量H3、下降期到长尾期转折点销量H4、上升期时长L1、平稳期时长L2和下降期时长L3；

根据所述关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)；

根据所述销量预估函数f(x)获取产品的生命周期总销量的预估值；

根据所述生命周期总销量的预估值、外部影响系数的预估值和内部影响系数的预估值构建Bass模型；所述Bass模型的模型参数包括所述生命周期总销量、外部影响系数和内部影响系数；

基于所述Bass模型进行产品销量拟合，获取满足预设条件的Bass模型曲线；

根据所述满足预设条件的Bass模型曲线获取调整后的销量预估函数f(x)；

在所述调整后的销量预估函数f(x)上叠加扰动参数，获取销量预测函数F(x)；

根据所述销量预测函数F(x)获取产品的生命周期总销量的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述获取关键参数的预估值，包括：

接收用户输入；

根据所述用户输入获取所述关键参数的预估值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

所述根据所述关键参数的预估值进行线性回归，获取销量预估函数f(x)，包括：

其中，当x₁＝0时f(x₁)＝H1，当x₂＝L₁时f(x₂)＝H2，当x₃＝(L₁+L₂)时f(x₃)＝H3，当x₃＝(L₁+L₂+L₃)时f(x₃)＝H4。

4.根据权利要求1-3中任意一项所述的方法，其特征在于，

所述根据所述销量预估函数f(x)获取生命周期总销量的预估值，包括：

对所述销量预估函数f(x)在[0，L₁+L₂+L₃]区间积分，获取生命周期总销量的预估值。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于，

所述外部影响系数的预估值和内部影响系数的预估值由所述产品的同类产品的历史销量数据获得。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述产品的同类产品包括与所述产品同一系列的产品，或者与所述产品的售价属于同一价格档的产品。

7.根据权利要求1-6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述Bass模型进行产品销量拟合，获取满足预设条件的Bass模型曲线，包括：

调整所述Bass模型的外部影响系数和内部影响系数的值，使得Bass模型曲线的趋势拟合以下两项：

所述关键参数的预估值；

所述销量预估函数f(x)的折线。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，

所述根据所述满足预设条件的Bass模型曲线获取调整后的销量预估函数f(x)，包括：

获取所述满足预设条件的Bass模型曲线对应的生命周期总销量的调整值；

根据所述生命周期总销量的调整值对所述销量预估函数f(x)进行调整，获取调整后的销量预估函数f(x)。

9.根据权利要求1-8中任意一项所述的方法，其特征在于，所述扰动参数包括用于表示产品上市时间、竞品上市时间、产品生命周期内季节性变化、产品库存、促销活动中至少一项对于所述产品销量影响的参数。