[发明专利]面向多保期的商品销量预测方法和系统在审
| 申请号： | 201910072180.7 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109829758A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 曾斌;吕亦奇;陈祥文;黄冬冬 | 申请（专利权）人： | 北京每日优鲜电子商务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 宋合成 |
| 地址： | 100102 北京市朝阳区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向多保期的商品销量预测方法和系统，该方法包括：获取存储装置在预设时间段内的订单信息；根据订单信息使用一维时序模型进行预测得到存储装置在预设时间点的理论总订单量；获取商品历史销售信息和商品存储信息；根据商品历史销售信息和商品存储信息使用深度神经网络模型进行训练得到存储装置在预设时间点的预测总订单量；将理论总订单量和预测总订单量分别与存储装置中每个存储单元对应的商品销售比例得到商品在每个存储单元中的第一销量和第二销量；根据第一销量和第二销量利用机器学习集成模型得到商品销量预测结果。本发明具有如下优点：可以针对不同保期的商品，精准预测未来销量。 | ||
| 搜索关键词： | 存储装置 订单量 预测 商品销量 预设时间点 存储单元 订单信息 历史销售 商品存储 神经网络模型 预设时间段 机器学习 集成模型 商品销售 时序模型 信息使用 预测结果 | ||
【主权项】：
1.一种面向多保期的商品销量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取存储装置在预设时间段内的订单信息；根据所述订单信息使用一维时序模型进行预测得到所述存储装置在预设时间点的理论总订单量；获取商品历史销售信息和商品存储信息；根据所述商品历史销售信息和所述商品存储信息使用深度神经网络模型得到所述存储装置在所述预设时间点的预测总订单量；根据所述理论总订单量和所述存储装置中每个存储单元对应的商品销售比例得到商品在每个存储单元中的第一销量，并根据所述预测总订单量和所述存储装置的每个存储单元中对应的商品销售比例得到商品在每个存储单元中的第二销量；根据所述第一销量和所述第二销量利用机器学习集成模型得到商品销量预测结果。
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