[发明专利]一种入库量和出库量的联合预测方法

权利要求书

1.一种入库量和出库量的联合预测方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取预定时间段内的入库量和出库量时间序列数据，具体方法为：以特定周期为时间粒度来获取特定商品的入库量和出库量时间序列数据，N个周期的时间序列数据分别表示为{x_i1,y_i1}_{stock in}和{x_i2,y_i2}_{stock out}(i＝1,2,...,N)；

2)利用数据挖掘技术建立时间序列预测模型，具体方法为：利用数据挖掘技术建立时间序列预测模型，入库量和出库量预测模型分别为f₁(·)和f₂(·)；

3)考虑到库存中的入库量和出库量均相互依赖的背景知识，将入库量和出库量时间序列数据的相互依赖关系建立模型，具体方法为：

(1)入库总额往往大于出库总额，以避免供不应求；

(2)入库和出库总额又尽可能接近，以避免供过于求；

(3)入库和出库总额受到客观条件的限制；将相互依赖关系建立数学模型，η_i≤f₁(x_i1)-f₂(x_i2)≤ζ_i,η_i,ζ_i≥0,其中f₁(x_i1)和f₂(x_i2)分别表示入库量和出库量的预测值，η_i和ζ_i为约束常量；

4)将步骤3)相互依赖关系建立模型应用于库存预测中，即把库存预测的要求建立到约束下，获得最终预测结果；

所述将步骤3)相互依赖关系建立模型应用于库存预测中的具体方法为：把库存预测的要求建立到约束下，在这些约束的条件下获得最终预测结果；建立预测的目标函数如下：

s.t,η_i≤f₁(x_i1)-f₂(x_i2)≤ζ,η_i,ζ_i≥0,

其中，L(·)为惩罚函数，常用的有平均绝对误差，平均平方误差，平均绝对值误差百分比，γ为正则化参数，其作用是权衡训练误差和模型复杂度，||f₁||²,||f₂||²为入库和出库预测模型的2范数，作用是衡量模型的复杂度。