[发明专利]一种基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统

说明书

本发明涉及生鲜电商技术领域，且公开了一种基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统，包括数据采集模块、库存预测数据库、库存预测服务器和接收终端，数据采集模块，采集基于大数据的生鲜电商中与库存相关的多个各种数据，并将采集到的信息数据存入库存预测数据库中；库存预测数据库，用于存放数据采集模块中所采集到的各种信息数据并作出整理分类，留存备用。该基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统，具备能够快速建立生鲜电商库存预测系统，综合考虑多种因素对生鲜电商的库存进行较为准确的预测，并降低预测误差，能够更好的满足生鲜电商的发展，得到比较精确的治理方案的优点。

技术领域

本发明涉及生鲜电商技术领域，具体为一种基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统。

背景技术

BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。

生鲜产品电子商务，简称生鲜电商，指用电子商务的手段在互联网上直接销售生鲜类产品，如新鲜水果、蔬菜、生鲜肉类等。生鲜电商随着电子商务的发展大趋势而发展。2012年被视为生鲜电商发展的元年。

生鲜电商中的库存多少对整个生鲜电商发展有着重要的影响，库存少了造成商品不够，影响盈利和用户体验，库存太多容易造成生鲜产品的堆积，长久的放置十分影响生鲜产品的质量造成成本亏损，目前缺少对生鲜产品库存的预测手段，不能很好的满足目前生鲜电商的发展。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统，具备能够快速建立生鲜电商库存预测系统，综合考虑多种因素对生鲜电商的库存进行较为准确的预测，能够更好的满足生鲜电商的发展，输入已采集的生鲜电商库存数据，通过神经网络的自学习和自适应能力，预测生鲜电商库存的发展趋势，并降低预测误差，能够更好的满足生鲜电商的发展，得到比较精确的治理方案的优点，解决了目前缺少对生鲜产品库存的预测手段，不能很好的满足目前生鲜电商的发展的问题。

(二)技术方案

为实现能够快速建立生鲜电商库存预测系统，综合考虑多种因素对生鲜电商的库存进行较为准确的预测，能够更好的满足生鲜电商的发展，输入已采集的生鲜电商库存数据，通过神经网络的自学习和自适应能力，预测生鲜电商库存的发展趋势，并降低预测误差，能够更好的满足生鲜电商的发展，得到比较精确的治理方案的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于BP神经网络的生鲜电商库存预测系统，包括数据采集模块、库存预测数据库、库存预测服务器和接收终端，

数据采集模块，采集基于大数据的生鲜电商中与库存相关的多个各种数据，并将采集到的信息数据存入库存预测数据库中；

库存预测数据库，用于存放数据采集模块中所采集到的各种信息数据并作出整理分类，留存备用；

库存预测服务器

数据提取模块，用于提取库存预测数据库中的所留存备用的数据并输送至库存预测服务器中进行处理；

数据预处理模块，对提取到的数据进行数据预处理和输入输出数据的清洗化；

模型构建模块，用于构建生鲜电商库存预测模型，得到成型完善的预测模型；

预测模块，对获取的待测数据输入至预测模型中进行生鲜电商库存的预测，根据数据采集模块中采集到的与库存相关的各种数据阈值的比较得到生鲜商品库存预测结果；

接收终端，用于接收预测服务器中的预测结果，并将库存预测服务器中的预测结果转换为库存变化指数或者图表、预测结果折线图，为接收用户后期准备做出建议和提醒。