[發明專利]商品銷售額預測方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010059719.8
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111274531A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發明（設計）人: 蔣旭曦;歐文祥;高勇;劉清林;張曙光
• 申請（專利權）人: 蘇寧云計算有限公司
• 主分類號: G06F17/14
• 分類號: G06F17/14;G06F17/18;G06Q30/02
• 代理公司: 北京市萬慧達律師事務所 11111
• 代理人: 劉艷麗

1.一種商品銷售額預測方法，所述方法包括：

獲取預設時間段內目標品類商品的第一商品數據集，所述第一商品數據集包括所述目標品類商品的銷售額以及所述銷售額對應的時間數據；

根據所述銷售額對應的時間數據按照時間順序對所述第一商品數據集中的銷售額進行時間排序，得到第二商品數據集，所述第二商品數據集包括排序后的銷售額以及所述排序后的銷售額對應的時間數據；

根據所述第二商品數據集獲取目標時間序列模型，所述目標時間序列模型用于表征商品的銷售額與時間數據的對應關系；

將目標時間數據輸入所述目標時間序列模型，得到所述目標時間序列模型的輸出值，所述輸出值為所述目標時間數據對應的目標品類商品的預測銷售額。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取預設數量的所述目標品類商品的預測銷售額；

根據各所述目標品類商品的預測銷售額確定各所述目標品類商品的占比；

獲取所述目標時間數據對應的計劃總銷售額；

根據所述預設總銷售額以及各所述目標品類商品的占比確定各所述目標品類商品的計劃銷售額。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述第二商品數據集獲取目標時間序列模型，包括：

根據所述第二商品數據集獲取所述目標品類商品的銷售額增長趨勢信息，根據所述銷售額增長趨勢信息獲取所述目標時間序列模型的第一函數；

根據所述第二商品數據集獲取所述目標品類商品的銷售額的周期性信息，根據所述周期性信息獲取所述目標時間序列模型的第二函數；

根據所述第二商品數據集獲取所述目標品類商品的預設時間點的銷售額，根據所述預設時間點的銷售額獲取所述目標時間序列模型的第三函數；

根據所述第一函數、所述第二函數和所述第三函數獲取所述目標時間序列模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述目標時間序列模型為Prophet模型，所述第一函數為邏輯回歸函數，所述第二函數為傅立葉函數，所述第三函數為單位沖激函數；

其中，所述Prophet模型還包括噪聲項函數，所述噪聲項函數服從高斯分布，所述噪聲項函數用于表征未預測的銷售額的波動信息。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述銷售額增長趨勢信息獲取所述目標時間序列模型的第一函數，包括：

根據所述銷售額增長趨勢信息獲取所述目標品類商品的銷售額的增長率、偏移量以及銷售額最大值；

根據所述增長率、偏移量以及銷售額最大值獲取第一模型參數；

根據所述第一模型參數確定出所述邏輯回歸函數。

優選地，所述方法還包括：

根據所述銷售額增長趨勢信息設置時間突變點以及所述時間突變點的主導因子；

根據所述主導因子獲取所述時間突變點的增長率的變化量；

根據所述銷售額增長趨勢信息獲取所述目標品類商品的銷售額的初始增長率；

根據所述初始增長率和所述時間突變點的增長率的變化量獲取所述目標品類商品的銷售額的增長率。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述周期性信息獲取所述目標時間序列模型的第二函數，包括：

根據所述周期性信息獲取所述目標品類商品的銷售額的周期時間、周期影響因子以及傅里葉級數；

根據所述周期時間、周期影響因子以及傅里葉級數獲取第二模型參數；

根據所述第二模型參數確定出所述傅立葉函數。

7.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據所述預設時間點的銷售額獲取所述目標時間序列模型的第三函數，包括：

獲取所述預設時間點的影響時間段，獲取所述影響時間段對應的影響程度值；

獲取所述影響程度值的影響因子；

根據所述影響時間段對應的影響程度值以及所述影響程度值的影響因子獲取第三模型參數；

根據所述第三模型參數確定出所述單位沖激函數。