[發明專利]預測方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 201811634114.6
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109740814A
• 公開（公告）日: 2019-05-10
• 發明（設計）人: 張亞紅;歐陽文理;張秀玲;朱明達;王瑾睿
• 申請（專利權）人: 聯想（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 王寶筠

1.一種備件需求量預測方法，方法包括

獲取備件的歷史數據；

利用所述歷史數據，檢測備件在往年指定時間內的需求量是否受環境條件影響；

基于檢測結果，利用機器學習算法，獲得所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量。

2.根據權利要求1所述的方法，所述利用所述歷史數據，檢測備件在往年指定時間內的需求量是否受環境條件影響，包括：

利用所述歷史數據，獲得備件在往年指定時間內的需求量增長率和保有量增長率；

對所述需求量增長率和所述保有量增長率進行比較；

基于得到的比較結果，檢測備件在往年指定時間內的需求量是否受環境條件影響。

3.根據權利要求2所述的方法，所述利用所述歷史數據，檢測備件在往年指定時間內的需求量是否受環境條件影響，還包括：

利用所述歷史數據中待測備件的歷史保有量，確定所述待測備件當前所處生命周期的目標階段；

如果所述目標階段是上升階段，確定所述待測備件的需求量受指定時間內的環境條件影響；

如果所述目標階段不是上升階段，執行步驟所述利用所述歷史數據，獲取備件在往年指定時間內的需求量增長率和保有量量增長率。

4.根據權利要求3所述的方法，所述基于檢測結果，利用機器學習算法，獲得所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量，包括：

利用所述待測備件在今年指定時間內的保有量，及所述待測備件所屬類型備件在上升階段的需求量增長率，得到所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量；或者，

采用移動平均方式，獲得備件在上升階段的歷史平均需求量，并基于所述歷史平均需求量及備件在上升階段的歷史需求量增長率，得到所述備件中的待測備件在今年指定時間內的預測需求量。

5.根據權利要求4所述的方法，所述基于檢測結果，利用機器學習算法，獲得所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量，還包括：

如果所述目標階段是上升階段，利用所述歷史數據，獲得備件的歷史保有量變化數據和歷史需求量變化數據；

如果所述歷史保有量變化數據與所述歷史需求量變化數據匹配，執行步驟所述利用所述待測備件在今年指定時間內的保有量，及所述待測備件所屬類型備件在上升階段的需求量增長率，得到所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量；

如果所述歷史保有量數據與所述歷史需求量數據不匹配，執行步驟所述采用移動平均方式，獲得備件在上升階段的歷史平均需求量。

6.根據權利要求4所述的方法，所述基于檢測結果，利用機器學習算法，獲得所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量，還包括：

如果所述目標階段不是上升階段，且所述待測備件的需求量受指定時間內的環境條件影響，執行步驟所述利用所述待測備件在今年指定時間內的保有量，及所述待測備件所屬類型備件在上升階段的需求量增長率，得到所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量；

如果所述目標階段不是上升階段，且所述待測備件的需求量不受指定時間內的環境條件影響，執行步驟所述采用移動平均方式，獲得備件在上升階段的歷史平均需求量。

7.根據權利要求4～6任意一項所述的方法，所述需求量增長率的獲取過程包括：

獲取與所述待測備件類型相同的多個備件在往年指定時間內的需求量，以及對應年份的指定時間相鄰的前N個月和/或后N個月的需求量，N大于1；

利用獲取的需求量，計算所述多個備件分別具有的需求量增長率；

獲取得到的多個需求量增長率的平均值，并所述平均值作為與所述待測備件類型相同的多個備件的需求量增長率。

8.一種備件需求量預測裝置，包括：

數據獲取模塊，用于獲取備件的歷史數據；

檢測模塊，用于利用所述歷史數據，檢測備件在往年指定時間內的需求量是否受環境條件影響；

預測模塊，用于基于檢測結果，利用機器學習算法，獲得所述待測備件在今年指定時間內的預測需求量。