摘要
本发明公开了一种基于大模型环境语义感知的多品类销量联合预测系统及方法,包括数据收集模块、基于环境去噪引导掩码的文本生成模块、基于LoRA的端到端多品类环境语义提取增强模块和基于多视角表征学习的多品类销量联合预测模块,本发明具有提高模型动态环境影响感知能力和预测准确性的优势,有效解决了用于多品类销量预测动态环境信息的筛选、学习和融合,解决了多品类销量序列时空依赖学习的难点,有助于提高多品类销量预测的准确性。
技术关键词
预训练语言模型
语义
预测系统
残差网络
数据收集模块
表征学习方法
文本
LSTM模型
注意力机制
变量
多视角特征融合
代表
序列
联合预测方法
时序
线性单元
异构