[发明专利]订单量预估方法及装置、电子设备

权利要求书

1.一种订单量预估方法，其特征在于，包括：

获取当前日期之前预设时间段内每天订单量的真实值；

根据所述每天订单量的真实值获得趋势信息以根据所述趋势信息获得每天订单量的预估值；

根据所述每天订单量的真实值与所述每天订单量的预估值的比较结果训练拟合模型；及

结合所述趋势信息与所述拟合模型获得待预估日期的订单量的预估值。

2.如权利要求1所述的订单量预估方法，其特征在于，所述拟合模型包括第一回归模型；

根据所述每天订单量的真实值与所述每天订单量的预估值的比较结果训练所述拟合模型，包括：

将所述当前日期之前预定时间集的预定特征的值作为输入变量值，并将所述预定时间集的每天订单量的真实值与预估值的比较结果作为输出目标值，生成第一训练集；

基于所述第一训练集训练所述第一回归模型并得到所述预定特征对应的权重。

3.如权利要求2所述的订单量预估方法，其特征在于，所述比较结果为每天的所述真实值与所述预估值的比值。

4.如权利要求3所述的订单量预估方法，其特征在于，结合所述趋势信息及所述拟合模型获得待预估日期的订单量的预估值，包括：

根据所述趋势信息获得所述待预估日期的第一预估值；

将所述待预估日期的所述预定特征的值输入所述第一回归模型获得第二预估值；及

将所述第一预估值和所述第二预估值的乘积作为所述待预估日期的订单量的最终预估值。

5.如权利要求2所述的订单量预估方法，其特征在于，所述预定特征包括以下特征的其中之一或者任意组合：假期、天气、订单优惠参数、平均配送费用、平均配送时间。

6.如权利要求1所述的订单量预估方法，其特征在于，所述根据所述每天订单量的真实值获得趋势信息以根据所述趋势信息获得每天订单量的预估值，包括：根据所述每天订单量的真实值采用一阶指数平滑算法获得所述趋势信息以根据所述趋势信息获得每天订单量的预估值。

7.如权利要求1所述的订单量预估方法，其特征在于，所述根据所述每天订单量的真实值获得趋势信息以根据所述趋势信息获得每天订单量的预估值，包括：

根据所述每天订单量的真实值训练第二回归模型以获得趋势信息；

根据所述趋势信息获得所述每天订单量的预估值。

8.如权利要求7所述的订单量预估方法，其特征在于，根据所述每天订单量的真实值训练第二回归模型以获得趋势信息，包括：

确定第一预定时间段及第二预定时间段；

将所述第一预设时间段内所述每天订单量的真实值作为输出目标值，并将所述第一预定时间段内每天之前所述第二预定时间段内每天订单量的真实值作为输入变量值，生成第二训练集；及

基于所述第二训练集训练所述第二回归模型以获得所述趋势信息。

9.一种订单量预估装置，其特征在于，包括：

订单量获取模块，用于获取当前日期之前预设时间段内每天订单量的真实值；

趋势信息获取模块，用于根据所述每天订单量的真实值获得趋势信息以根据所述趋势信息获得每天订单量的预估值；

建模模块，用于根据所述每天订单量的真实值与所述每天订单量的预估值的比较结果训练拟合模型；及

预估模块，用于结合所述趋势信息与所述拟合模型获得待预估日期的订单量的预估值。

10.一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，其上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序；

其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如权利要求1-8任一项所述的方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述方法的步骤。