(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210983790.4 (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 深圳美云集网络科技有限责任公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区坂田街 道岗头社区天安云谷产业园二期 （02- 08地块） 11栋3201 (72)发明人 王志超　 (74)专利代理 机构 深圳市创富知识产权代理有 限公司 4 4367 专利代理师 曾敬 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01) (54)发明名称 库存量预测方法、 装置、 存储介质及电子设 备 (57)摘要 本申请涉及数据分子技术领域， 具体公开了 一种库存量预测方法、 装置、 存储介质及电子设 备， 该方法包括： 将若干历史数据输入数据解析 模型， 得到历史数据的数据特征， 数据特征包括 第一特征和第二特征； 根据第一特征为历史数据 选取模型类别， 模型类别包括第一类别模型、 第 二类别模型和第三类别模型； 在模 型类别下结合 第二特征为历史数据选取预估模 型； 利用历史数 据和第二特征优化预估模型； 利用历史数据和优 化后的预估模 型得到预估数据。 该预测方法以历 史数据为基点， 根据历史数据特点选取不同的预 估模型， 使得预测结果更接 近真实数据。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115062875 A 2022.09.16 CN 115062875 A 1.一种库存量预测方法， 其特 征在于， 包括： 将若干历史数据输入数据解析模型， 得到所述历史数据的数据特征， 所述数据特征包 括第一特 征和第二特 征； 根据所述第一特征为所述历史数据选取模型类别， 所述模型类别包括第一类别模型、 第二类别模型和第三类别模型； 在所述模型类别下 结合所述第二特 征为所述历史数据选取 预估模型； 利用所述历史数据和所述第二特 征优化所述预估 模型； 利用所述历史数据和优化后的所述预估 模型得到预估数据。 2.如权利要求1所述的库存量预测方法， 其特征在于， 所述将若干历史数据输入数据解 析模型， 包括： 获取所述历史数据； 将所述历史数据标准 化； 将标准化后的所述历史数据输入所述数据解析模型。 3.如权利要求1所述的库存量预测方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一特征为所述历 史数据选取模型类别， 包括： 所述第一特 征包括第一子特 征、 第二子特 征和第三子特 征； 当所述第一特 征为第一子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第一类别模型； 当所述第一特 征为第二子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第二类别模型； 当所述第一特 征为第三子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第三类别模型。 4.如权利要求3所述的库存量预测方法， 其特征在于， 所述当所述第 一特征为第 一子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第一类别模型， 包括： 所述第一子特 征为高销量且销量平稳， 所述第一类别模型为： 其中， 是平滑因子， 为 时刻历史数据， 为 时刻历史数据。 5.如权利要求3所述的库存量预测方法， 其特征在于， 所述当所述第 一特征为第 二子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第二类别模型， 包括： 所述第二子特 征为销量高度变化， 所述第二类别模型为时间序列模型。 6.如权利要求3所述的库存量预测方法， 其特征在于， 所述当所述第 一特征为第 三子特 征时， 为所述历史数据选取 所述第三类别模型， 包括： 所述第三子特 征为销量缓慢， 所述第三类别模型为： ， 其中， 分别为历史数据 对应的权 重。 7.一种库存量预测装置， 其特 征在于， 包括： 解析单元， 用于将若干历史数据输入数据解析模型， 得到所述历史数据的数据特征， 所 述数据特 征包括第一特 征和第二特 征； 第一模型单元， 用于根据所述第一特征为所述历史数据选取模型类别， 所述模型类别 包括第一类别模型、 第二类别模型和第三类别模型； 第二模型单元， 用于在所述模型类别下结合所述第 二特征为所述历史数据选取预估模 型；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115062875 A 2优化单元， 用于利用所述历史数据和所述第二特 征优化所述预估 模型； 输出单元， 用于利用所述历史数据和优化后的所述预估 模型得到预估数据。 8.如权利要求7 所述的库存量预测装置， 其特 征在于， 所述 解析单元还用于： 获取所述历史数据； 将所述历史数据标准 化； 将标准化后的所述历史数据输入所述数据解析模型。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储有多条指令， 所述指令适于处理器进 行加载， 以执 行权利要求1 ‑6任一项所述的库存量预测方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器， 处理器及存储在存储器上并可在处理器 上运行的计算机程序， 其中， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求 1‑6任一项 所述的库存量预测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115062875 A 3