【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及進貨需求預測，尤其涉及一種生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法。
技術介紹
1、隨著社會不斷發展，人們對生鮮農產品需求越來越大，但是生鮮產品具有難儲性、鮮活性、即食性等特點，因此有效把握新鮮農產品需求變化趨勢，能及時對倉庫進行補貨，保證產品新鮮，且降低庫存成本，因此合理預測生鮮農產品倉庫進貨需求至關重要。
2、目前對于生鮮農產品倉庫進貨需求預測研究較少且存在許多不足；如李杰等人的基于灰色神經網絡的生鮮農產品冷鏈物流需求預測研究，在生鮮農產品需求預測中使用灰色神經網絡單一模型進行預測，該預測方式需要大量訓練數據，測試及預測工作量較大，且模型相對復雜，另外，預測穩定性不足，且適用性不強。
技術實現思路
1、針對現有方法的不足，本專利技術解決現有神經網絡模型結構復雜，適用性不強的問題。
2、本專利技術所采用的技術方案是：一種生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法包括以下步驟：
3、步驟一、獲取某生鮮農產品倉庫歷史需求數據，構建訓練集；
4、作為本專利技術的一種優選實施方式，某生鮮農產品為獼猴桃。
5、步驟二、利用訓練集數據對第一預測模型和第二預測模型進行訓練，得到對應修正系數；
6、作為本專利技術的一種優選實施方式，第一預測模型的公式為：
7、
8、其中，ωi、εi分別為第一預測模型第一、第二修正系數，xi為第i組輸入數據。
9、作為本專利技術的一種優選實施方式，第一預測模型第一修
10、作為本專利技術的一種優選實施方式，第二預測模型的公式為：
11、
12、其中，δi、θi分別為第二預測模型第一、第二修正系數。
13、作為本專利技術的一種優選實施方式，第二預測模型第一修正參數θi為-1到1的隨機數。
14、步驟三、利用第一預測模型進行預測，獲得第一預測值；利用第二預測模型進行預測，獲得第二預測值；
15、步驟四、利用第一預測值和第二預測值及對應的倉庫需求實際值對第三預測模型進行訓練，獲得第三預測模型的修正系數；
16、作為本專利技術的一種優選實施方式，第三預測模型的公式為：
17、y(t)＝ay1(t)+by2(t)+d?????(5)
18、其中，a，b和d為第三預測模型的第一至第三修正系數。
19、作為本專利技術的一種優選實施方式，生鮮農產品倉庫進貨需求預測系統，包括：存儲器，用于存儲可由處理器執行的指令；處理器，用于執行指令以實現生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法。
20、作為本專利技術的一種優選實施方式，存儲有計算機程序代碼的計算機可讀介質，計算機程序代碼在由處理器執行時實現生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法。
21、本專利技術的有益效果：
22、1、結合生鮮產品銷售變化規律改進極限學習機模型，分別得到生鮮農產品預測模型y1(t)、y2(t)，通過生鮮農產品倉庫需求歷史數據分別對模型y1(t)、y2(t)進行訓練，確定模型y1(t)、y2(t)的參數，然后將訓練好的模型y1(t)、y2(t)預測模型的預測值為輸入，對預測模型y(t)進行訓練，得到對應修正系數；從而提高預測精度。
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1.一種生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第一預測模型的公式為：
3.根據權利要求1所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第二預測模型的公式為：
4.根據權利要求2和3所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第三預測模型的公式為：
5.根據權利要求2所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第一預測模型第一修正參數ωi為-1到1的隨機數。
6.根據權利要求3所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第二預測模型第一修正參數θi為-1到1的隨機數。
7.根據權利要求1所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，某生鮮農產品為獼猴桃。
8.生鮮農產品倉庫進貨需求預測系統，其特征在于，包括：存儲器，用于存儲可由處理器執行的指令；處理器，用于執行指令以實現如權利要求1-7任一項所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法。
9.存儲有計算機程序代碼的計算機可讀介質，
...【技術特征摘要】
1.一種生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第一預測模型的公式為：
3.根據權利要求1所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第二預測模型的公式為：
4.根據權利要求2和3所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第三預測模型的公式為：
5.根據權利要求2所述的生鮮農產品倉庫進貨需求預測方法，其特征在于，第一預測模型第一修正參數ωi為-1到1的隨機數。
6.根據權利要求3所述的...
【專利技術屬性】
技術研發人員：施新平，
申請(專利權)人：常州工業職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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