[发明专利]基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统

说明书

本发明涉及一种数量推荐系统，具体地说，涉及基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统。其包括进货周期确认模块、需求分析模块、价格预测模块、售卖时间判断模块和采购次数统计模块，其中：所述进货周期确认模块用于计算进货时间，该基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统中，通过对库存数量的来预测出需要进货的数量，并根据库存果蔬的可售卖日期和采购价格降价的日期来对果蔬进行采购保存，实现在一个周期内分批次进货，达到周期内进货利益的最大化，解决了果蔬类食物的价格每天都会波动，当商家一次将周期内的果蔬全部采购完毕时，若周期内果蔬采购价格跌价幅度较大，就导致了商家在该周期内的利益降低的问题。

技术领域

本发明涉及一种数量推荐系统，具体地说，涉及基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统。

背景技术

果蔬，是水果和蔬菜的简称。是指可食用的水果和蔬菜，相对于肉食，是食物的一个类别。可以在零售店内轻松找到。

果蔬售卖完成后，商家需要对果蔬进行进货，进货时间的周期通常为固定时间，如：一周、半个月或者一个月等等，在这个周期内商家只需要一次将周期内需要售卖的果蔬全部采购即可，购买的数量可通过大数据进行分析得出，但是，果蔬类食物的价格每天都会波动，当商家一次将周期内的果蔬全部采购完毕时，若周期内果蔬采购价格跌价幅度较大，就导致了商家在该周期内的利益降低。

发明内容

本发明的目的在于提供基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，提供了基于大数据分析的果蔬农产品进货数量推荐系统，包括进货周期确认模块、需求分析模块、价格预测模块、售卖时间判断模块和采购次数统计模块，其中：

所述进货周期确认模块用于计算进货时间，得到进货周期；

所述需求分析模块供需关系分析出进货周期内需要进货数量；

所述价格预测模块对进货周期内的采购价格进行分析预测；

所述售卖时间判断模块用于对库存商品的保质期进行计算，得到过期前的可售卖日期；

所述采购次数统计模块对降价的天数进行统计，并得到进货周期内的最佳进货次数。

作为本技术方案的进一步改进，所述需求分析模块包括库存分析单元、节日活动分析单元以及天气状况采集单元，其中：

所述库存分析单元对店内的存量进行统计分析，得到进货数量；

所述节日活动分析单元对进货周期内的节假日进行统计，然后分析得到推荐进货数量；

所述天气状况采集单元对进货周期内的天气情况进行获取，并根据推荐进货数量得出需要进货数量。

作为本技术方案的进一步改进，所述价格预测模块包括产量统计单元、需求统计单元和价格分析单元；

所述产量统计单元对近期商品的总产量进行统计，然后得到产量值；

所述需求统计单元对近期商品的需求量进行统计，然后得到需求值；

所述价格分析单元对产量值进行判断，当产量值大于需求值时，预期的价格便会降低；当产量值小于需求值时，预期的价格便会增长。

作为本技术方案的进一步改进，所述售卖时间判断模块包括时间记录单元和温度记录单元；

所述温度记录单元对库存商品的存放温度进行记录；所述时间记录单元对库存商品的保质期进行统计，然后根据存放温度来判断出库存商品过期前的可售卖日期。

作为本技术方案的进一步改进，所述需求分析模块采用移动平均数算法，其算法公式如下：

；

其中：为本周期需要进货的数量；为最近的多个周期，为最近多个周期的进货数量之和；为被标记降价幅度的次数；为指定温度下的库存商品寿命；为特定温度下的库存商品寿命；为与的温度差，为温差为10°C的两个任意温度下的保质期的比率定义，为较高的温度；为较低的温度，为商品寿命，s为多个商品。