摘要
本发明涉及一种家电销售回收量闭环双网融合预测方法,包括以下步骤:S1:基于家电产品销售量和回收量之间的计量经济关系,构建闭环的销售回收融合预测网络;S2:基于家电产品的历史社会保有量,采用深度学习模型预测家电产品未来的社会保有量;S3:基于家电产品的历史销售量和历史回收量,采用斯坦福估计模型预测家电产品未来的回收量;S4:基于家电产品的历史社会保有量、预测的社会保有量和预测的回收量,采用卡内基梅隆模型预测家电产品未来的销售量。本发明提出的方法可以提高家电产品销售回收量的预测精度。
技术关键词
家电产品
社会
联合深度学习模型
闭环
比率
寿命
网络
参数
回收系统
关系
表达式
记忆
精度
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指标提取方法
核心
皮尔逊相关系数
因子
智能工厂
无线控制系统
性能优化方法
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信道
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曲线
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群智能算法
氧化釜
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