上海璞康数据科技(集团)股份有限公司李宏运获国家专利权
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龙图腾网获悉上海璞康数据科技(集团)股份有限公司申请的专利基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118780850B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202410922418.1,技术领域涉及:G06Q30/0202;该发明授权基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备是由李宏运;石兴娜设计研发完成,并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备在说明书摘要公布了:本申请涉及需求预测领域,其具体地公开了一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备,其首先采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据,其中,所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型,然后利用深度学习技术,对二者进行特征提取和关联分析,最后通过分类器得到分类结果,以判断客户的购买倾向,以进一步预测次月的订单需求,进而优化企业生产计划和库存管理计划,减少库存过剩或缺货的情况,从而提高运营效率和业务增长。
本发明授权基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备在权利要求书中公布了:1.一种基于机器学习的订单需求预测方法,其特征在于,包括:采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据,其中,所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型;从所述由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和所述由数据库中获取的历史订单数据中提取客户画像关联特征向量和历史订单关联特征向量;基于所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量,判断客户的购买倾向;其中,基于所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量,判断客户的购买倾向,包括:融合所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量以得到订单预测特征向量;对所述订单预测特征向量进行基于感知性分析的分布特性强化以得到优化订单预测特征向量;将所述优化订单预测特征向量通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于判断客户的购买倾向;其中,对所述订单预测特征向量进行基于感知性分析的分布特性强化以得到优化订单预测特征向量,包括:将所述订单预测特征向量与分类器的分类权重矩阵进行相乘以得到中间特征向量;将所述订单预测特征向量与所述中间特征向量进行拼接以得到拼接特征向量;将第一权重矩阵乘以拼接特征向量后再加上第一偏置向量以得到编码拼接特征向量;将所述编码拼接特征向量通过sigmoid函数进行激活以得到激活值;将一减去激活值后再与中间特征向量进行按位置相乘以得到加权中间特征向量;将所述激活值与订单预测特征向量进行按位置相乘以得到加权订单预测特征向量;将所述中间特征向量与所述订单预测特征向量进行按位置相减以得到差异特征向量;将所述加权中间特征向量与所述加权订单预测特征向量进行相加后再除以所述差异特征向量以得到第二中间特征向量;将所述第二中间特征向量通过ReLU函数以得到优化订单预测特征向量。
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