【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及領域，尤其涉及一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法及終端。
技術介紹
1、銷量預測在電商業務中具有重要性，因銷量預測的結果直接關系到供應鏈管理和運營決策。通過銷量預測能夠了解未來的銷售需求，從而制定合理的采購與供應計劃、優化物流運輸與庫存管理，降低物流成本和庫存成本；并且能夠幫助企業制定營銷策略和促銷活動、優化產品組合、開發新產品，提高企業的市場競爭力。
2、在跨境電商領域，傳統的銷量預測方法是基于財務數據和歷史銷售相關數據，采用統計分析方法，例如移動平均法、指數平滑法等回歸分析方法，或者時間序列分析方法，并結合專家判斷法與市場分析法進行預測。由于跨境運輸時效長，每次預測都至少需要預測未來六個月的銷量。若企業規模大，業務覆蓋的產品范圍廣，這種預測方法必然耗費大量的時間與人力，且人工預測無法考慮過多影響因素，這導致了距離當前日期越遠，預測的銷量準確率越低。
3、也有小部分企業采用機器學習的回歸模型進行預測，但這種方法在跨境電商領域并沒有被廣泛使用，即便有使用，往往預測的準確率也不高。這是由于在使用機器學習方法進行銷量預測時，數據質量往往對模型的預測效果有很大的影響。
技術實現思路
1、本專利技術所要解決的技術問題是：提供一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法及終端，實現提高銷量預測模型的準確性。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術采用的一種技術方案為：
3、一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，包括步驟：
4、獲取歷史銷售數據，將所述歷史銷售數據分為訓練集和測試集；
5、獲取所述訓練集中的待調整值以及所述待調整值對應的默認值；
6、計算所述測試集對應的目標張量，并在與所述目標張量不相等的默認值的位置生成掩碼；
7、根據所述訓練集訓練初始二階交叉多元線性回歸模型得到目標二階交叉多元線性回歸模型，并在計算損失函數時，忽略所述掩碼。
8、為了解決上述技術問題，本專利技術采用的另一種技術方案為：
9、一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測終端，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：
10、獲取歷史銷售數據，將所述歷史銷售數據分為訓練集和測試集；
11、獲取所述訓練集中的待調整值以及所述待調整值對應的默認值；
12、計算所述測試集對應的目標張量，并在與所述目標張量不相等的默認值的位置生成掩碼；
13、根據所述訓練集訓練初始二階交叉多元線性回歸模型得到目標二階交叉多元線性回歸模型，并在計算損失函數時，忽略所述掩碼。
14、本專利技術的有益效果在于：將歷史銷售數據分為訓練集和測試集進行模型的訓練，在訓練前獲取訓練集中的待調整值調整為默認值，并獲取計算測試集對應的目標張量，對于與目標張量不相等的默認值，生成掩碼，表示該默認值可能存在較大的誤差，則在模型的迭代過程計算損失函數時，忽略有掩碼的數據，從而降低對原始訓練數據的質量要求，實現了在模型迭代的過程中自動忽略原始訓練數據中的高誤差部分，從而降低了原始訓練數據中的低質量部分對模型訓練的影響，在原始訓練數據質量無法進一步提高的情況下實現提高模型的預測精度。
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1.一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述獲取歷史銷售數據包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述根據所述訓練集訓練初始二階交叉多元線性回歸模型得到目標二階交叉多元線性回歸模型，并在計算損失函數時，忽略所述掩碼包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述將所述訓練集中的訓練數據輸入所述初始二階交叉多元線性回歸模型，得到預測銷量包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述將所述訓練集中的訓練數據輸入所述初始二階交叉多元線性回歸模型的前向傳播函數進行線性變換得到線性部分包括：
6.根據權利要求4所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述將所述訓練數據輸入所述初始二階交叉多元線性回歸模型的交叉層計算得到交叉部分包括：
7.根據權利要求
8.根據權利要求1-7任一所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述計算損失函數包括：
9.根據權利要求8所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述計算帶權重的序列均方誤差weight_mse包括：
10.一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測終端，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1-9任一所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，包括步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述獲取歷史銷售數據包括：
3.根據權利要求1所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述根據所述訓練集訓練初始二階交叉多元線性回歸模型得到目標二階交叉多元線性回歸模型，并在計算損失函數時，忽略所述掩碼包括：
4.根據權利要求3所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述將所述訓練集中的訓練數據輸入所述初始二階交叉多元線性回歸模型，得到預測銷量包括：
5.根據權利要求4所述的一種基于二階交叉多元線性回歸的銷量預測方法，其特征在于，所述將所述訓練集中的訓練數據輸入所述初始二階交叉多元線性回歸模型的前向傳播函數進行線性變換得到線性部分包括：
6.根據權利要求4...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳圣強，林霄陽，
申請(專利權)人：福建東西樂活科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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