[发明专利]一种基于深度学习的商品采购量预测方法及装置在审
| 申请号： | 201810447907.0 | 申请日： | 2018-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN108764974A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 郭宝贤;李仁杰;朱承志 | 申请（专利权）人： | 国网电子商务有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网汇通金财（北京）信息科技有限公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 100053 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的商品采购量预测方法及装置，该方法包括：获取目标商品的历史销售数据；根据所述历史销售数据，进行训练生成神经网络模型；利用训练好的神经网络模型对目标商品在未来预设时间段内的商品销售趋势进行预测，得到预测结果；利用所述预测结果，计算得到所述目标商品的采购量。本发明基于对未来商品销售情况的预测，实现了减少商品积压，提高电商平台的运行效率的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 历史销售数据 神经网络模型 预测 目标商品 商品采购 商品销售 预测结果 预设时间段 获取目标 运行效率 积压 学习 采购 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的商品采购量的预测方法，其特征在于，包括：获取目标商品的历史销售数据；根据所述历史销售数据，进行训练生成神经网络模型；利用训练好的神经网络模型对目标商品在未来预设时间段内的商品销售趋势进行预测，得到预测结果；利用所述预测结果，计算得到所述目标商品的采购量。
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