[发明专利]一种生鲜门店智能订货系统在审

专利信息
申请号: 201811599892.6 申请日: 2018-12-26
公开(公告)号: CN109784984A 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 杨森彬;张小波 申请(专利权)人: 广东工业大学
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06F16/2458
代理公司: 广东广信君达律师事务所 44329 代理人: 杨晓松
地址: 510062 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种生鲜门店智能订货系统,包括:商品销量预测模块,用于确定打折促销的时间点,并且对各个商品的打折促销前的销量进行预测;订货模块,用于确定每个商品的实际订货量;以及促销模块,用于从商品销量预测模块获取打折促销的时间点,以及打折促销的时间点之后商品的打折数。本发明系统给门店提供每天各个商品的订货量建议值,让订货更简单更智能;具有对商品合理客观订货、统筹规划生鲜门店可销售商品的丰富度等特点,不但能最大限度解决门店因商品进货过多或过少而损耗或供货不足的问题,而且可提供一套门店促销方案提升门店顾客的消费体验,提升生鲜市门店的客户购买体验。
搜索关键词: 打折促销 时间点 订货 订货系统 商品销量 预测模块 订货量 智能 促销 客户购买 销售商品 消费体验 打折 顾客 预测 规划
【主权项】:
1.一种生鲜门店智能订货系统,其特征在于,包括:商品销量预测模块,用于确定打折促销的时间点,并且对各个商品的打折促销前的销量进行预测;订货模块,用于确定每个商品的实际订货量;其中,所述的对各个商品的打折促销前的销量进行预测,包括:获取门店的历史销售数据,并进行异常值、缺失值的处理,之后进行特征挖掘,将挖掘的数据作为训练集,将训练集数据输入到支持向量机算法与k近邻算法融合后的预测模型中进行训练,得出商品销量预测模型,通过预测模型得到每个商品的预测销量;所述的确定每个商品的实际订货量,包括:建立订货模型,并对订货模型进行求解,得到每个商品的理想订货量,根据损耗统计信息和理想订货量,求出各个商品的实际订货量提供给门店。
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