[发明专利]基于LSTM模型融合的物流货量预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于LSTM模型融合的物流货量预测方法及系统，该方法包括：向LSTM日规模型输入第一预设的历史货量序列数据，获得预测日的日规货量预测值；该LSTM日规模型为以1日为间隔进行每日货量预测的LSTM模型；根据预测日为周几，向LSTM周规模型输入第二预设的历史货量序列数据，获得预测日的周规货量预测值；该LSTM周规模型为以7日为间隔进行每周同一日货量预测的LSTM模型；将日规货量预测值和周规货量预测值进行融合计算，获得预测日货量最终预测值。本发明通过观察历史货量数据的规律性，采用将LSTM日规预测和LSTM周规预测得到的预测值进行融合计算，从而获得最终货量预测值，能有效提高预测准确率。

主权项

1.一种基于LSTM模型融合的物流货量预测方法，其特征在于，包括：S1、向LSTM日规模型输入第一预设的历史货量序列数据，获得预测日的日规货量预测值；所述LSTM日规模型为以1日为间隔进行每日货量预测的LSTM模型；S2、根据预测日为周几，向LSTM周规模型输入第二预设的历史货量序列数据，获得预测日的周规货量预测值；所述LSTM周规模型为以7日为间隔进行每周同一日货量预测的LSTM模型；S3、将日规货量预测值和周规货量预测值进行融合计算，获得预测日货量最终预测值。