[發(fā)明專利]一種銷量預(yù)測(cè)方法、銷量預(yù)測(cè)裝置及電子設(shè)備

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110595289.6
• 申請(qǐng)日: 2021-05-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113283936A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 何定;劉治;車(chē)浩流
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳千岸科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06Q30/02
• 分類號(hào): G06Q30/02;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 深圳中一聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414
• 代理人: 肖遙

本申請(qǐng)公開(kāi)了一種銷量預(yù)測(cè)方法、銷量預(yù)測(cè)裝置及電子設(shè)備，該方法包括：獲取待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的歷史銷量數(shù)據(jù)；對(duì)歷史銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到歷史銷量序列；若歷史銷量數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度大于或等于設(shè)定閾值，則將歷史銷量序列輸入已訓(xùn)練的第一循環(huán)神經(jīng)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果；若歷史銷量數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度小于設(shè)定閾值，則根據(jù)已訓(xùn)練的第二循環(huán)神經(jīng)模型對(duì)待預(yù)測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果。本申請(qǐng)通過(guò)采用不同的循環(huán)神經(jīng)模型對(duì)不同時(shí)間長(zhǎng)度的歷史銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，能夠提高循環(huán)神經(jīng)模型的泛化能力，并進(jìn)一步提高銷量預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種銷量預(yù)測(cè)方法、銷量預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

銷量預(yù)測(cè)一般是根據(jù)產(chǎn)品的歷史銷量來(lái)預(yù)測(cè)該產(chǎn)品未來(lái)的銷量情況，在商品銷售行業(yè)，是一項(xiàng)不可缺少的重要指標(biāo)。根據(jù)銷量預(yù)測(cè)結(jié)果，商家可以對(duì)庫(kù)存存量進(jìn)行管控，降低備貨成本，進(jìn)而從根本上控制成本、提升利潤(rùn)。

精確的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)于庫(kù)存管控十分重要。目前，常用的銷量預(yù)測(cè)方法多基于深度學(xué)習(xí)模型。雖然基于深度學(xué)習(xí)模型的銷量預(yù)測(cè)相較于傳統(tǒng)的銷量預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率有所提升，但由于現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型仍存在泛化能力差，導(dǎo)致銷量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性出現(xiàn)瓶頸難以進(jìn)一步提升。

發(fā)明內(nèi)容

本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N銷量預(yù)測(cè)方法、銷量預(yù)測(cè)裝置、電子設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，可以提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力差，進(jìn)一步提升銷量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N銷量預(yù)測(cè)方法，包括：

獲取待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的歷史銷量數(shù)據(jù)；

對(duì)上述歷史銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到歷史銷量序列；

若上述歷史銷量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間長(zhǎng)度大于或等于設(shè)定閾值，則將上述歷史銷量序列輸入已訓(xùn)練的第一循環(huán)神經(jīng)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果，上述第一循環(huán)神經(jīng)模型包括N層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，上述N≥3，且上述N為整數(shù)；

若上述歷史銷量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間長(zhǎng)度小于設(shè)定閾值，則根據(jù)已訓(xùn)練的第二循環(huán)神經(jīng)模型對(duì)上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果，上述第二循環(huán)神經(jīng)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，上述第二循環(huán)神經(jīng)模型的訓(xùn)練過(guò)程與上述歷史銷量序列相關(guān)。

第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N銷量預(yù)測(cè)裝置，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的歷史銷量數(shù)據(jù)；

數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)上述歷史銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到歷史銷量序列；

第一預(yù)測(cè)模塊，用于若上述歷史銷量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間長(zhǎng)度大于或等于設(shè)定閾值，則將上述歷史銷量序列輸入已訓(xùn)練的第一循環(huán)神經(jīng)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果，上述第一循環(huán)神經(jīng)模型包括N層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，上述N≥3，且上述N為整數(shù)；

第二預(yù)測(cè)模塊，用于若上述歷史銷量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的時(shí)間長(zhǎng)度小于設(shè)定閾值，則根據(jù)已訓(xùn)練的第二循環(huán)神經(jīng)模型對(duì)上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到上述待預(yù)測(cè)產(chǎn)品的銷量預(yù)測(cè)結(jié)果，上述第二循環(huán)神經(jīng)模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，上述第二循環(huán)神經(jīng)模型的訓(xùn)練過(guò)程與上述歷史銷量序列相關(guān)。

第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電子設(shè)備，上述電子設(shè)備包括存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在上述存儲(chǔ)器中并可在上述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，上述處理器執(zhí)行上述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面的方法的步驟。

第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，上述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，上述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面的方法的步驟。

第五方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，上述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品包括計(jì)算機(jī)程序，上述計(jì)算機(jī)程序被一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如上述第一方面的方法的步驟。