摘要
本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质,该方法包括:在目标产品对应的历史生产数据中,获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列,并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理,生成第二生产数据时间序列;将所述第二生产数据时间序列,输入已训备的需求预测模型,得到所述目标产品对应的目标需求预测数据;利用已构建的EM‑GMM模型,处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据,生成生产需求预测结果,其中,所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数,通过使用TCN‑LSTM模型,结合网格搜索法,对历史生产数据进行预处理和预测,从而提高对目标产品需求预测的准确性。
技术关键词
LSTM模型
需求预测模型
GMM模型
序列
概率密度曲线
信息预测方法
超参数
时间卷积网络
大数据
网格
神经网络模型
信息预测装置
传播算法
误差
周期
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