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申请/专利权人：暨南大学
摘要：本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
主权项：1.一种基于大数据的产品需求信息预测方法，其特征在于，包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列，其中，所述历史生产数据包括在预设采集周期内所述目标产品的所有日生产数据，所述第一生产时间序列包括预设天数的所述日生产数据；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据，其中，所述目标需求预测数据用于表征在预设周期内所述目标产品对应的所有日生产需求预测数据，所述需求预测模型是基于时间卷积网络TCN和长短时记忆网络LSTM以及引入网格搜索法所训练的神经网络模型，并被训练为基于第一产品对应的历史生产数据时间序列预测该第一产品在预设周期内的需求预测数据，所述网格搜索法用于在所述需求预测模型训练过程中搜索目标超参数组合，所述历史生产数据时间序列用于表征第一产品预设天数的历史日生产数据；利用已构建的期望最大化高斯混合EM-GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 暨南大学 基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质
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