[發明專利]一種商品需求預測的神經網絡模的方法和系統在審
| 申請號： | 202010066164.X | 申請日： | 2020-01-20 |
| 公開（公告）號： | CN111242698A | 公開（公告）日： | 2020-06-05 |
| 發明（設計）人： | 張井合;其他發明人請求不公開姓名 | 申請（專利權）人： | 金華航大北斗應用技術有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 浙江千克知識產權代理有限公司 33246 | 代理人： | 王豐毅 |
| 地址： | 321000 浙江省*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 商品 需求預測 神經網絡 方法 系統 | ||
1.一種商品需求預測的神經網絡模型的方法，其特征在于，包括步驟：
S1.獲取商品銷售的歷史數據，并對所述歷史數據進行預處理；
S2.確定所述歷史數據中的相關變量；
S3.將所述相關變量利用機器學習進行可視化操作，得到最終結果；
S4.根據得到的最終結果建立神經網絡預測模型。
2.根據權利要求1所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的方法，其特征在于，所述步驟S1中對所述歷史數據進行預處理包括用函數庫和功能函數進行數據預處理。
3.根據權利要求2所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的方法，其特征在于，所述用函數庫和功能函數進行數據預處理具體為對數據進行完整性檢查。
4.根據權利要求1所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的方法，其特征在于，所述步驟S2還包括根據所述相關變量得到分析圖形。
5.根據權利要求4所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的方法，其特征在于，所述步驟S3中還包括生成集成預測和節點的單個隱藏層。
6.一種商品需求預測的神經網絡模型的系統，其特征在于，包括：
預處理模塊，用于獲取商品銷售的歷史數據，并對所述歷史數據進行預處理；
確定模塊，用于確定所述歷史數據中的相關變量；
操作模塊，用于將所述相關變量利用機器學習進行可視化操作，得到最終結果；
建立模塊，用于根據得到的最終結果建立神經網絡預測模型。
7.根據權利要求6所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的系統，其特征在于，所述預處理模塊中對所述歷史數據進行預處理包括用函數庫和功能函數進行數據預處理。
8.根據權利要求7所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的系統，其特征在于，所述用函數庫和功能函數進行數據預處理具體為對數據進行完整性檢查。
9.根據權利要求6所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的系統，其特征在于，所述確定模塊還包括根據所述相關變量得到分析圖形。
10.根據權利要求9所述的一種商品需求預測的神經網絡模型的系統，其特征在于，所述操作模塊中還包括生成集成預測和節點的單個隱藏層。
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