[发明专利]一种销量预测方法及计算设备

权利要求书

1.一种销量预测方法，适于在计算设备中执行，所述方法包括：

获取历史宏观经济指标、用户对商品的历史浏览数据和所述商品的历史销量数据，所述历史浏览数据包括关于所述商品的网络页面的点击量；

根据所述历史销量数据中至少位于移动假日影响期的销量数据，计算历史各年移动假日影响期的移动假日效应；

将所述历史销量数据去除历史各年移动假日影响期的移动假日效应，以得到第一销量数据，所述移动假日效应表示移动假日对用户购买所述商品的影响；

根据历史各年移动假日影响期的移动假日效应训练得到假日效应预测模型；

利用假日效应预测模型来对待测时间移动假日影响期的移动假日效应进行预测；

利用季节调整模型，分别对所述第一销量数据、所述历史浏览数据和所述历史宏观经济指标进行分解，以得到所述第一销量数据的第一趋势周期项和第一季节项、所述历史浏览数据的第二趋势周期项、以及所述历史宏观经济指标的第三趋势周期项；

利用所述销量预测模型，至少根据所述第一趋势周期项、第二趋势周期项、第三趋势周期项和预测得到的移动假日效应来对所述商品在待测时间的销量进行预测。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据历史销量数据中至少位于移动假日影响期的销量数据，计算历史各年移动假日影响期的移动假日效应的步骤包括：

获取历史销量数据中位于移动假日影响扩展期的销量数据，移动假日影响扩展期包含移动假日影响期；

利用数据分解模型，根据历史销量数据中位于移动假日影响扩展期的销量数据来计算历史各年移动假日影响期中每天的销量数据；

根据历史各年移动假日影响期中每天的销量数据来计算历史各年移动假日影响期的移动假日效应。

3.如权利要求2所述的方法，其中，对于历史各年，利用如下数据分解模型来计算该年移动假日影响期中每天的销量数据：

公式(1)为目标函数，公式(2)为约束条件，通过优化求解方法可解得y_m,d，其中

y_m,d为m表示的月份中第d天的销量数据，y_m为m表示的月份的销量数据，为该年移动假日影响扩展期，m为该年移动假日影响扩展期中的元素，M为该年移动假日影响期，n为该年移动假日影响期中的元素，m和n均指明年份和月份，n₁、n₂分别为该年移动假日影响期中的第一个元素和第二个元素，d为对应月份中的天，d_l、d_l-1分别为对应月份中的最后一天和倒数第二天，y_m,d-1为m表示的月份中第d-1天的销量数据，y_n,2为n表示的月份中第2天的销量数据，y_n,1为n表示的月份中第1天的销量数据，为n-1表示的月份中第d_l天的销量数据，为n-1表示的月份中第d_l-1天的销量数据，为n₂表示的月份中第2天的销量数据，为n₂表示的月份中第1天的销量数据，为n₁表示的月份中第d_l天的销量数据，为n₁表示的月份中第d_l-1天的销量数据。

4.如权利要求2或3所述的方法，其中，对于历史各年，可以利用如下公式计算该年移动假日影响期的移动假日效应：

n为该年移动假日影响期中的元素，S_n为n表示的月份的移动假日效应，s_n,d为n表示的月份中第d天的移动假日效应，y_n,d为历史销量数据中n表示的月份中第d天的销量数据，为历史销量数据中n_next表示的月份中第d天的销量数据，_Mnext为下一年移动假日影响期，n_next为该下一年移动假日影响期中的元素，d为对应月份中的天，为该年移动假日影响期所包含的月份个数。