一种商品需求预测模型的综合评价方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201310687060.0
IPC分类号：G06Q10/04;G06Q30/02
申请日期：
2013-12-13
申请人：
李敬泉

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种商品需求预测模型的综合评价方法
申请号	CN201310687060.0	申请日期	2013-12-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-03-05	公开/公告号	CN103617466A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;2查看分类表>
申请人	李敬泉	申请人地址	江苏省南京市鼓楼区河道路1号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中储南京智慧物流科技有限公司	当前权利人	中储南京智慧物流科技有限公司
发明人	李敬泉
代理机构	南京苏高专利商标事务所（普通合伙）	代理人	李玉平

摘要

本发明公开一种商品需求预测模型的综合评价方法，根据模型的不同适用条件及特性，建立合理的精度评价指标，在预测前通过分析录入的数据选取相应模型，并于预测完成后对模型的准确度和实用性进行检测及反馈的评价技术。当输入的预测要求中包含“预测过程考虑外界因素对预测对象的影响”时，选取SVM模型为最优预测模型。否则，对输入的数据做异常值修正处理，并判断其周期性。对于周期性数据，选取温特斯预测模型为最优预测模型。非周期数据则分别运行二次曲线预测模型与二次指数平滑模型，结果导入精确度比较程序，选取精确度较高的模型为最优预测模型。最后，将所选模型的精确度与标准值比较，当结果符合要求时，输出预测值。

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