基于深度学习的快消品销量预测方法、系统、设备及介质
申请号:CN202510073583
申请日期:2025-01-17
公开号:CN119991191A
公开日期:2025-05-13
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度学习的快消品销量预测方法、系统、设备及介质,属于快消品销量预测技术领域,本发明要解决的技术问题为如何提高快消品销量预测结果的精度,便于快消品企业根据预测结果迅速调整经营策略,采用的技术方案为:收集快消品销量数据:收集快消品企业具有代表性产品的销量数据;数据预处理:对收集的快消品销量数据进行数据冗余处理、数据缺失处理、异常数据处理以及数据归一化处理,获取预处理后的快消品销量数据;选取深度学习中的LSTM算法建立快消品销量预测模型并设置网络结构;训练预测模型;评价预测模型;利用建立完成的快消品销量预测模型进行快消品销量预测。
技术关键词
销量预测模型
销量预测方法
Sigmoid函数
网络结构
深度神经网络
异常数据处理
训练预测模型
评价预测模型
销量预测系统
记忆单元
数据冗余
子模块
Adam算法
模型训练模块
销量预测技术
误差
模块结构