[发明专利]一种消除异常货量影响的货量预测方法及系统在审
| 申请号： | 201910466628.3 | 申请日： | 2019-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN110322046A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 赵兴 | 申请（专利权）人： | 深圳市跨越新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/08;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 深圳国新南方知识产权代理有限公司 44374 | 代理人： | 周雷 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种消除异常货量影响的货量预测方法及系统，其中，方法包括：根据选定的历史货物重量数据，计算货物重量的正常波动范围；对超出正常波动范围的异常货物重量进行修正；将修正后的历史货物重量数据结合相应的下单时间数据进行特征工程，构造按照下单时间排序的系列特征值；将系列特征值输入到预测模型进行训练；将预测日关联的特征值输入至训练好的预测模型中，获得预测货物重量。本发明在预测模型训练和预测前先对历史货物重量数据中的异常值进行修正，减少了异常值对预测结果的影响，使得最终得到的预测结果更为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 货量 重量数据 货物 预测 预测结果 预测模型 修正 预测模型训练 计算货物 时间排序 时间数据 关联 | ||
【主权项】：
1.一种消除异常货量影响的货量预测方法，其特征在于，其包括：根据选定的历史货物重量数据，计算货物重量的正常波动范围；对超出正常波动范围的异常货物重量进行修正；将修正后的历史货物重量数据结合相应的下单时间数据进行特征工程，构造按照下单时间排序的系列特征值；将所述系列特征值输入到预测模型进行训练；将预测日关联的特征值输入至训练好的预测模型中，获得预测货物重量。
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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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