[发明专利]一种销量预测方法和装置在审
| 申请号： | 201810558081.5 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN110555578A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 裘实;张瞻;李聚信;蒋佳涛 | 申请（专利权）人： | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 11219 中原信达知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 张一军;张效荣 |
| 地址： | 100195 北京市海淀区杏石口路6*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种销量预测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据产品标识对应的销量时间序列和时间序列模型，确定前置时间周期数目；将所述销量时间序列和对应时间周期的环境数据输入机器学习算法，以训练销量预测模型；将所述前置时间周期数目的销量数据、环境数据以及下一时间周期的环境数据输入所述销量预测模型，以输出所述下一时间周期的销量预测数据。该方法基于时间序列模型确定前置时间周期数目，并基于环境数据训练销量预测模型，以由前置时间周期数目的销量数据预测下一时间周期的销量数据。该方法的销量预测模型不依赖销量时间序列的稳定性，并考虑了环境因素，销量预测更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 时间周期 环境数据 预测模型 前置 时间序列 时间序列模型 计算机技术领域 方法和装置 产品标识 环境因素 输入机器 数据预测 学习算法 预测数据 预测 输出 | ||
【主权项】：
1.一种销量预测方法，其特征在于，包括：/n根据产品标识对应的销量时间序列和时间序列模型，确定前置时间周期数目；/n将所述销量时间序列和对应时间周期的环境数据输入机器学习算法，以训练销量预测模型；/n将所述前置时间周期数目的销量数据、环境数据以及下一时间周期的环境数据输入所述销量预测模型，以输出所述下一时间周期的销量预测数据。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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