商品销量预测.xlsx
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季节性商品销量预测月份1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月2019年870100010101070137012201200920840102011402020年13001500158016201800210020661584144617561962预测值20661584144617561962
一种商品销量预测方法.pdf
本发明涉及一种商品销量预测方法。其发明内容主要包括:(1)基于多商品销量特征的滚动回归模型与深度学习模型的构建;(2)多种回归预测模型集成的销量精准预测方法。通过已被提出的商品历史销量和其它影响因素等特征,构建出滚动预测的回归模型,深度学习模型以及剔除异常值的深度学习模型。再将构建的多种模型进行回归集成,构建出最后的多模型集成回归预测学习器,从而对商品未来销量进行精准预测。
SKU级别商品销量预测方法及装置.pdf
本发明实施例提供一种SKU级别商品销量预测方法及装置,该方法包括:获取SKU商品的多种特征数据,分别进行特征提取,得到多个特征向量;将所述多个特征向量输入预设的人工神经网络模型,根据所述人工神经网络模型的输出结果,确定SKU商品预测窗口的总销量;其中,所述特征数据包括,商品静态属性特征、历史窗口销量数据、预测窗口动态特征;所述预设的人工神经网络模型,根据已知预测窗口销量结果作为标签的特征数据,进行训练后得到。预测过程充分提取了商品自身的属性特征,利用到商品之间的相似性和不同性;而商品在预测窗口的动态特征,
商品销量预测方法、装置、存储介质及设备.pdf
本发明公开了一种商品销量预测方法、装置、存储介质及设备,涉及计算机技术领域,主要为解决目前缺少一种更好的商品销量预测的方法的问题。该方法包括:获取目标商品的当前价格、商品属性参数和铺市率;基于所述当前价格、所述商品属性参数和所述铺市率基于多元性选择模型,确定所述目标商品的理论销量。本发明用于商品销量预测过程。
一种商品销量预测方法及系统.pdf
本发明公开一种商品销量预测方法及系统,涉及深度学习技术领域,包括:获取商品的历史销量数据;对历史销量数据进行预处理,得到预处理销量数据;对预处理销量数据进行第一特征提取,得到第一特征销量数据;根据第一特征销量数据和预处理销量数据进行训练得到销量初始预测模型;对第一特征销量数据和预处理销量数据进行第二特征提取,得到第二特征销量数据;根据第一特征销量数据、预处理销量数据和第二特征销量数据对销量初始预测模型进行训练得到商品销量预测模型,以对商品的销量进行预测。本发明商品销量预测模型融合了wavenet网络和LS