[发明专利]物品件量预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种物品件量预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一预测值、风险系数以及多个预测误差，所述第一预测值是指待测网点在待测时段的物品件量的预测值，所述风险系数用于抑制所述待测网点对应的业务风险的最大值，所述预测误差是指所述待测网点在历史时段的物品件量的预测值与所述待测网点在历史时段的物品件量的真实值之差，所述待测时段滞后于所述历史时段；

根据所述第一预测值、所述风险系数和所述各个预测误差，确定待测时段的目标件量，所述目标件量是指所述待测网点在所述待测时段应投入物品管理资源的物品件量；

输出所述目标件量，所述目标件量用于指示所述待测网点在待测时段应投入的物品管理资源。

2.根据权利要求1所述的物品件量预测方法，其特征在于，所述根据所述第一预测值、所述风险系数和所述各个预测误差，确定待测时段的目标件量，包括：

根据所述各个预测误差，确定实际件量的第一分布曲线，所述实际件量是指所述待测网点在所述待测时段的物品件量的真实值，所述第一分布曲线用于指示所述实际件量与所述第一预测值相等的概率；

根据所述第一分布曲线，确定所述待测时段的第一风险曲线，所述第一风险曲线是指业务风险与所述第一预测值的大小关系，所述业务风险用于指示所述目标件量对应的物品管理资源小于所述实际件量对应的物品管理资源的概率，其中，所述业务风险与物品件量成反关系；

根据所述第一风险曲线和所述风险系数，确定待测时段的目标件量。

3.根据权利要求2所述的物品件量预测方法，其特征在于，所述根据所述第一风险曲线和所述风险系数，确定待测时段的目标件量，包括：

获取标准件量，所述标准件量是指所述待测网点日常投入物品管理资源的物品件量；

根据所述标准件量和所述风险系数，确定所述待测时段的第二风险曲线，所述第二风险曲线是指成本风险与所述第一预测值的大小关系，所述成本风险用于指示所述目标件量对应的物品管理资源大于所述实际件量对应的物品管理资源的概率，其中，所述成本风险与物品件量成正关系，所述成本风险与所述风险系数成正关系；

根据所述第一风险曲线和所述第二风险曲线，确定待测时段的目标件量。

4.根据权利要求3所述的物流品件量预测方法，其特征在于，所述根据所述第一风险曲线和所述第二风险曲线，确定待测时段的目标件量，包括：

根据所述第一风险曲线和所述第二风险曲线，获取目标风险值，所述目标风险值是指所述业务风险与所述成本风险之和的最小值；

获取与所述目标风险值对应的物品件量，作为所述待测时段的目标件量。

5.根据权利要求2所述的物品件量预测方法，其特征在于，所述获取多个预测误差，包括：

获取多个第二预测值和多个历史真实值，所述第二预测值是指所述历史时段的物品件量的预测值，所述历史真实值是指所述历史时段的物品件量的真实值；

根据所述各个第二预测值和所述各个历史真实值，确定所述多个预测误差。

6.根据权利要求5所述的物品件量预测方法，其特征在于，所述根据各个所述预测误差，确定实际件量的第一分布曲线，包括：

获取所述各个预测误差的方差和期望；

根据所述方差和所述期望，确定所述预测误差的第二分布曲线，所述预测误差服从高斯分布；

根据所述第二分布曲线和所述第一预测值，确定实际件量的第一分布曲线，所述第一分布曲线服从高斯分布。

7.根据权利要求1-6任一项所述的物品件量预测方法，其特征在于，所述获取第一预测值，包括：

获取多个历史值，所述历史值是指所述待测网点在历史时段的物品件量的真实值；

将所述各个历史值输入物品件量预测模型，以使得所述物品件量预测模型根据所述各个历史值进行分析得出所述第一预测值；

获取所述第一预测值。