[发明专利]一种产品需求预测方法及产品需求预测装置

权利要求书

1.一种产品需求预测方法，其特征在于，包括：

根据第一样本属性，对产品调整记录进行采样得到第一样本集，根据所述第一样本集建立判断模型，所述第一样本属性包括产品阶段以及调整状态；

根据第二样本属性，对产品历史预测值进行采样得到第二样本集，根据所述第二样本集建立目标回归模型，所述第二样本属性包括初始预测值以及修正预测值；

获取待处理数据，所述待处理数据包括当前阶段的初始预测值以及当前产品阶段；

使用所述判断模型对所述当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态；

若所述当前调整状态为需要调整，则将所述当前阶段的初始预测值代入所述目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值，所述当前阶段的修正预测值用于制定当前阶段的生产计划；

若所述当前调整状态为不需要调整，则输出所述当前阶段的初始预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一样本集建立判断模型包括：

从所述第一样本集中选取第一训练集，将所述第一训练集进行训练得到判断模型，所述判断模型为逻辑回归模型、决策树模型或随机森林模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述使用所述判断模型对所述当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态之前，所述方法还包括：

从所述第一样本集中选取第一测试集，利用所述第一测试集对所述判断模型进行测试得到第一测试结果，将所述第一测试结果与调整状态的历史数据进行比较得到第一预测准确率；

当所述第一预测准确率不小于第一预设阈值时，执行所述使用所述判断模型对所述当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态的步骤。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述产品调整记录包括业务专家信息的历史数据，所述第一样本属性还包括业务专家信息，所述待处理数据包括当前阶段的业务专家信息；

所述使用所述判断模型对所述当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态包括：

使用所述判断模型对所述当前产品阶段以及当前阶段的业务专家信息进行处理，确定当前调整状态。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述产品调整记录包括产品供应信息的历史数据，所述第一样本属性还包括产品供应信息，所述待处理数据包括当前阶段的产品供应信息，所述产品供应信息包括货期、供应地点或供应商数量中的至少一项；

所述使用所述判断模型对所述当前产品阶段进行处理，确定当前调整状态包括：

使用所述判断模型对所述当前产品阶段以及当前阶段的产品供应信息进行处理，确定当前调整状态。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二样本集建立目标回归模型包括：

从所述第二样本集中选取第二训练集，将所述第二训练集进行训练得到目标回归模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将所述当前阶段的初始预测值代入所述目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值之前，所述方法还包括：

从所述第二样本集中选取第二测试集，利用所述第二测试集对所述目标回归模型进行测试得到第二测试结果，计算所述第二测试结果与历史订单量的偏移量，根据所述偏移量确定第二预测准确率；

当所述第二预测准确率不小于第二预设阈值时，执行所述将所述当前阶段的初始预测值代入所述目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值的步骤。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述将所述当前阶段的初始预测值代入所述目标回归模型计算，输出当前阶段的修正预测值之后，所述方法还包括：

将所述当前产品阶段、所述当前调整状态、所述当前阶段的初始预测值以及当前阶段的修正预测值记录在数据库中。