摘要
本发明为一种产品订单销量预测方法及系统,其方法包括步骤:S1、获取目标商品在历史时间段内的销量数据;S2、选取训练集中目标商品在历史时间段内的需求数据,对数据进行清洗和整理,并提取和衍生相关特征,并对数据进行特征工程和数据预处理;S3、利用LightGBM回归模型进行初步训练和评估,使用经验参数,并根据均方根误差RMSE作为评估指标;使用网格搜索自动调参对模型优化;根据各销售区域间的销量差异特征,进行分区独立训练,分析各个区域的销售特性;S4、根据目标商品在历史时间段内的销量数据预测往后的若干个月数据。本发明通过采用LightGBM回归模型方法,能够处理大规模数据集和高维特征,在训练过程中能够快速建立和优化模型,提高预测效率。
技术关键词
销量预测方法
时间段
数据
订单
特征工程
编码
日期
产品组合
LightGBM模型
滞后特征
渠道
训练集
销量预测系统
新产品
网格搜索算法
二进制特征
滑动窗口
序列
模型超参数
系统为您推荐了相关专利信息
考试防作弊方法
神经网络深度学习技术
数学模型
移动终端监控
分析监控数据
分级分类方法
标签体系
数据清洗算法
生成特征向量
谱聚类算法
遥感影像数据
无人机影像数据
编码器参数
滑坡识别方法
ResNet网络