摘要
本发明公开了动态库存预测与优化方法、系统及其在外卖超市的应用,涉及库存预测与优化领域,本发明通过对多个进货时间点进行优化,使得整个阶段的库存总成本达到最小;通过对每个历史统计时间段中每种类型的商品的库存数量的平均值进行计算,建立各种数据量的库存量影响因素数据与其相对应的各类商品库存量之间的对应关系,当后续获取当前以及未来时刻的综合影响因素数据的分类,根据分类结果可以得到对应的应该库存的各类商品的数量;对当前影响因素数据矩阵以及未来影响因素数据矩阵进行均分,便于后续对划分好的每个阶段的各类的影响因素数据进行分类,进而得到对应的各类商品的库存数量。
技术关键词
商品库存数量
矩阵
BP神经网络预测
数据
阶段
时间段
动态
超市
聚类
周期
算法
关系
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