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申请/专利权人：浙江大学;浙江工业大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的需求预测方法，涉及机器学习的数据驱动决策技术领域，具体步骤为：提取产品属性特征和预测特征；根据所述产品属性特征，构建产品簇；对所述预测特征进行初步筛选，得到产品重要特征集；根据所述产品重要特征集结合所述产品簇进行二次筛选，构成二次筛选特征集；将所述二次筛选特征集输入机器学习模型中进行需求预测。在本发明中，将产品归为不同的产品簇，借助同一类别内其他产品的特征信息进行特征二次精选，可以在避免学习模型失效的基础上，有效地解决特征筛选失灵的问题，减少特征维数，从而提升高特征维度、小样本量需求预测效果，降低预测的误差成本。
主权项：1.一种基于机器学习的需求预测方法，其特征在于，具体步骤包括如下：提取产品属性特征和预测特征；根据所述产品属性特征，构建产品簇；对所述预测特征进行初步筛选，得到产品重要特征集；根据所述产品重要特征集结合所述产品簇进行二次筛选，构成二次筛选特征集；将所述二次筛选特征集输入机器学习模型中进行需求预测；还包括对机器学习模型计算损失函数，计算公式为： 其中，i表示第i个产品，j表示第j个样本，表示第i个产品、第j个样本的实际需求，表示模型对第i个产品、第j个样本的预测损失；表示预测值超过实际值引起的单位持有成本，表示预测值低于实际值引起的单位缺货损失；表示第i个产品、第j个样本的预测特征；和表示第i个产品、第j个样本的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 浙江工业大学 一种基于机器学习的需求预测方法
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