[发明专利]数量预测方法、装置、计算机设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 201910995757.1 申请日: 2019-10-18
公开(公告)号: CN110796487A 公开(公告)日: 2020-02-14
发明(设计)人: 杨磊;潘莹 申请(专利权)人: 上海钧正网络科技有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/08;G06N3/04
代理公司: 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 代理人: 曹瀚青
地址: 201199 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要: 本申请涉及一种数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质,计算机设备根据预设的影响因子的权重分别确定出车辆故障指标和配件需求指标,先根据车辆故障指标确定出预测时间段内的故障车数量,然后结合故障车数量以及配件需求指标通过预设的神经网络模型预测出测时间段内各车辆配件的需求数据。该方法因为在确定影响因子的权重时,考虑的影响因子是预先设定的,可根据实际情况将相关因素都考虑进行,使得因素考虑的更加全面,大大提高了预测准确率。且在预测配件需求时是通过预先训练好的神经网络模型训练的,解放了运营人力,大大提高了工作效率。
搜索关键词: 配件需求 影响因子 计算机设备 车辆故障 故障车 时间段 权重 预设 预测 神经网络模型预测 神经网络模型 车辆配件 存储介质 工作效率 数据预测 需求数据 指标确定 准确率 运营 申请
【主权项】:
1.一种数量预测方法,其特征在于,所述方法包括:/n获取车辆配件预设影响因子的权重排序结果;所述影响因子的权重表示各影响因子对车辆配件需求影响的概率;所述预设影响因子表示影响车辆配件的因素;/n根据所述权重排序结果,筛选出车辆故障相关的因子作为车辆故障指标、筛选出车辆配件相关的因子作为配件需求指标;/n采用预设的算法,根据所述车辆故障指标和各所述车辆故障指标中因子的权重,确定预测时间段内的故障车数量;/n将所述预测时间段内的故障车数量,和所述配件需求指标,输入预设的预测神经网络模型中,得到所述预测时间段内各所述车辆配件的需求数据。/n
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