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申请/专利权人：北京奥维云网大数据科技股份有限公司
摘要：本申请提供一种产品零售方法及系统。其中，获取产品销售的历史数据，作为输入数据；对输入数据进行预处理，得到预处理数据；基于预处理数据，构造时间序列特征、周期性特征；将时间序列特征、周期性特征分别通过自回归积分滑动平均模型处理，处理后融合并输入预构建的双模态预测模型，生成需求预测结果，以动态调整库存；其中，双模态预测模型包括需求预测模块与库存优化模块。本申请提供的技术方案提高了需求量预测精度，并提升了库存调整的实时性与准确性。
主权项：1.一种产品零售方法，其特征在于，该方法包括：A10，获取产品销售的历史数据，作为输入数据；所述历史数据包括产品历史销售记录的时间序列数据及外部数据源；所述外部数据源包括社交媒体情绪分析数据；A20，对所述输入数据进行预处理，得到预处理数据；所述预处理包括数据清洗、标准化处理，处理缺失值和异常值；A30，基于所述预处理数据，构造时间序列特征、周期性特征；A40，将所述时间序列特征、所述周期性特征分别通过自回归积分滑动平均模型处理，处理后融合并输入预构建的双模态预测模型，生成需求预测结果，以动态调整库存；其中，所述双模态预测模型包括需求预测模块与库存优化模块。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京奥维云网大数据科技股份有限公司 一种产品零售方法及系统
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