[发明专利]一种商品需求预测的神经网络模的方法和系统在审
| 申请号： | 202010066164.X | 申请日： | 2020-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN111242698A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 张井合;其他发明人请求不公开姓名 | 申请（专利权）人： | 金华航大北斗应用技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/02 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 王丰毅 |
| 地址： | 321000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 商品 需求预测 神经网络 方法 系统 | ||
1.一种商品需求预测的神经网络模型的方法，其特征在于，包括步骤：
S1.获取商品销售的历史数据，并对所述历史数据进行预处理；
S2.确定所述历史数据中的相关变量；
S3.将所述相关变量利用机器学习进行可视化操作，得到最终结果；
S4.根据得到的最终结果建立神经网络预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种商品需求预测的神经网络模型的方法，其特征在于，所述步骤S1中对所述历史数据进行预处理包括用函数库和功能函数进行数据预处理。
3.根据权利要求2所述的一种商品需求预测的神经网络模型的方法，其特征在于，所述用函数库和功能函数进行数据预处理具体为对数据进行完整性检查。
4.根据权利要求1所述的一种商品需求预测的神经网络模型的方法，其特征在于，所述步骤S2还包括根据所述相关变量得到分析图形。
5.根据权利要求4所述的一种商品需求预测的神经网络模型的方法，其特征在于，所述步骤S3中还包括生成集成预测和节点的单个隐藏层。
6.一种商品需求预测的神经网络模型的系统，其特征在于，包括：
预处理模块，用于获取商品销售的历史数据，并对所述历史数据进行预处理；
确定模块，用于确定所述历史数据中的相关变量；
操作模块，用于将所述相关变量利用机器学习进行可视化操作，得到最终结果；
建立模块，用于根据得到的最终结果建立神经网络预测模型。
7.根据权利要求6所述的一种商品需求预测的神经网络模型的系统，其特征在于，所述预处理模块中对所述历史数据进行预处理包括用函数库和功能函数进行数据预处理。
8.根据权利要求7所述的一种商品需求预测的神经网络模型的系统，其特征在于，所述用函数库和功能函数进行数据预处理具体为对数据进行完整性检查。
9.根据权利要求6所述的一种商品需求预测的神经网络模型的系统，其特征在于，所述确定模块还包括根据所述相关变量得到分析图形。
10.根据权利要求9所述的一种商品需求预测的神经网络模型的系统，其特征在于，所述操作模块中还包括生成集成预测和节点的单个隐藏层。
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