摘要
本说明书实施例公开了一种电商平台的销量数据预测方法、装置、设备及介质,方法包括:对已有电商销量数据进行预处理,获得已有电商销量数据所对应的时间序列特征;基于预置特征需求对时间序列特征进行特征提取,获得已有电商销量数据所对应的多纬度特征;其中,多纬度特征包括:销量趋势特征、季节性特征、局部特征与外部因素特征;将多纬度特征输入预置网络结构进行模型训练,获得符合要求的销量预测模型;其中,预置网络结构基于长短期记忆网络和时间卷积网络构成;将销量预测模型部署到对应的电商平台销量预测系统,以基于销量预测模型定期对所述电商平台销量预测系统收集的当前时间段销量数据进行预测,获得下一时间段销量数据。
技术关键词
销量预测模型
销量数据预测方法
销量预测系统
电商
时间序列特征
网络结构
长短期记忆网络
时间卷积网络
平台
时间段
计算机可执行指令
近邻算法
数据预测装置
非易失性存储介质
参数
策略
传播算法
处理器通信
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时间序列特征
茶园管理方法
长短期记忆网络
随机森林模型
智能传感器
自动预警系统
销量预测模型
预警规则
数据管理模块
机器学习模型
可视化分析方法
大数据
分析模块
可视化分析系统
数据获取模块
边缘计算方法
模态特征
特征提取单元
注意力
混合预测模型