本公開涉及人工智能，特別是一種預(yù)測校正、模型的訓(xùn)練和備貨方法及裝置和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)中，保持一定的現(xiàn)貨率、降低缺貨概率，同時避免產(chǎn)生庫存積壓，能夠在滿足消費者需求的同時，避免造成過大的倉儲和資金壓力。利用銷量預(yù)測技術(shù)，能夠為備貨提供參考數(shù)據(jù)。

2、在供應(yīng)鏈算法中，銷量輸出平均需求，當(dāng)作用到補(bǔ)貨系統(tǒng)時，不缺貨的概率約50％；采用分布預(yù)測的方法，在均值預(yù)測的基礎(chǔ)上增加預(yù)測量以提升不缺貨概率，如概率提升至90％，以適應(yīng)如對電商的物品供應(yīng)需求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本公開的一個目的在于提高預(yù)測的準(zhǔn)確度。

2、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練方法，包括：根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定不確定性估計值，其中，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中包括歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)訓(xùn)練特征；根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測值確定預(yù)測區(qū)間，并根據(jù)歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測區(qū)間確定滿足率指標(biāo)；根據(jù)滿足率指標(biāo)和預(yù)測區(qū)間的寬度確定損失函數(shù)，其中，待訓(xùn)練的預(yù)測校正模型根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，直至完成訓(xùn)練，生成預(yù)測校正模型，預(yù)測校正模型包括預(yù)測模型。

3、在一些實施例中，根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定不確定性估計值包括：根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定預(yù)測值和預(yù)測誤差，根據(jù)預(yù)測誤差確定誤差的不確定性參數(shù)；根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，確定模型的不確定性參數(shù)；根據(jù)誤差的不確定性參數(shù)和模型的不確定性參數(shù)，確定不確定性估計值。

4、在一些實施例中，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，確定模型的不確定性參數(shù)包括：根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)獲取預(yù)定第一數(shù)量的樣本子集；分別通過每個樣本子集訓(xùn)練預(yù)測模型，獲取預(yù)定第一數(shù)量的子預(yù)測模型；根據(jù)每個子預(yù)測模型對相同訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，確定模型的不確定性參數(shù)。

5、在一些實施例中，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)獲取預(yù)定第一數(shù)量的樣本子集包括：通過在訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中有放回的抽樣，獲取預(yù)定第一數(shù)量的樣本子集，每個樣本子集中包括多條樣本數(shù)據(jù)。

6、在一些實施例中，根據(jù)每個子預(yù)測模型對相同樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，確定模型的不確定性參數(shù)包括：在訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中抽樣，獲取待預(yù)測數(shù)據(jù)；將待預(yù)測數(shù)據(jù)輸入每個子預(yù)測模型中，獲取每個子預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果；確定每個子預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差，作為模型的不確定性參數(shù)。

7、在一些實施例中，基于預(yù)測模型，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定預(yù)測值和預(yù)測誤差包括：通過預(yù)測模型處理訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，獲取預(yù)測值；在預(yù)測值中抽取預(yù)定第二數(shù)量的預(yù)測銷量數(shù)據(jù)，并確定預(yù)測銷量數(shù)據(jù)對應(yīng)的歷史時間點；獲取歷史時間點的歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)；根據(jù)相同歷史時間點的預(yù)測銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，確定預(yù)測誤差。

8、在一些實施例中，根據(jù)預(yù)測誤差確定誤差的不確定性參數(shù)包括：獲取預(yù)測誤差的標(biāo)準(zhǔn)差，作為誤差的不確定性參數(shù)。

9、在一些實施例中，根據(jù)誤差的不確定性參數(shù)和模型的不確定性參數(shù)，確定不確定性估計值包括：獲取誤差的不確定性參數(shù)和模型的不確定性參數(shù)的平方和，作為不確定性估計值。

10、在一些實施例中，根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測值確定預(yù)測區(qū)間包括：將預(yù)測值與預(yù)定倍數(shù)的不確定性估計值的差作為預(yù)測區(qū)間的下限，將預(yù)測值與預(yù)定倍數(shù)的不確定性估計值的和作為預(yù)測區(qū)間的上限，獲取預(yù)測區(qū)間。

11、在一些實施例中，根據(jù)歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測區(qū)間確定滿足率指標(biāo)包括：確定預(yù)定第三數(shù)量的樣本數(shù)據(jù)中，歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)在預(yù)測區(qū)間內(nèi)的比例，作為滿足率指標(biāo)。

12、在一些實施例中，根據(jù)滿足率指標(biāo)和預(yù)測區(qū)間的寬度確定損失函數(shù)包括：獲取滿足率指標(biāo)與預(yù)測區(qū)間的寬度的加權(quán)和，作為損失函數(shù)的值。

13、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種預(yù)測校正方法，包括：獲取目標(biāo)物品的歷史銷量數(shù)據(jù)和目標(biāo)物品的歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征；通過預(yù)測校準(zhǔn)模型處理歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征，獲取目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值，其中，預(yù)測校準(zhǔn)模型為根據(jù)上文中任意一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練方法訓(xùn)練生成。

14、在一些實施例中，通過預(yù)測校準(zhǔn)模型處理歷史銷量數(shù)據(jù)和目標(biāo)物品的歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征，獲取目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值包括：根據(jù)預(yù)測校準(zhǔn)模型中的預(yù)測模型、歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征確定不確定性估計值；根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測銷量確定目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值。

15、在一些實施例中，根據(jù)預(yù)測校準(zhǔn)模型中的預(yù)測模型、歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征確定不確定性估計值包括：根據(jù)預(yù)測模型、歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征確定目標(biāo)物品的預(yù)測銷量和預(yù)測銷量誤差，根據(jù)預(yù)測銷量誤差確定誤差的不確定性參數(shù)；根據(jù)預(yù)測模型、歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征確定模型的不確定性參數(shù)；根據(jù)誤差的不確定性參數(shù)和模型的不確定性參數(shù)，確定不確定性估計值。

16、在一些實施例中，根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測銷量確定目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值包括：獲取預(yù)測模型的預(yù)測銷量與預(yù)定倍數(shù)的不確定性估計值的和，作為目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值。

17、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種備貨方法，包括：根據(jù)上文中任意一種預(yù)測校正方法確定目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值；根據(jù)預(yù)測銷量校正值確定對目標(biāo)物品的備貨量。

18、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練裝置，包括：不確定性估計值確定單元，被配置為根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定不確定性估計值，其中，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中包括歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)訓(xùn)練特征；滿足率確定單元，被配置為根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測值確定預(yù)測區(qū)間，并根據(jù)歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測區(qū)間確定滿足率指標(biāo)；損失函數(shù)確定單元，被配置為根據(jù)滿足率指標(biāo)和預(yù)測區(qū)間的寬度確定損失函數(shù)，其中，待訓(xùn)練的預(yù)測校正模型根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，直至完成訓(xùn)練，生成預(yù)測校正模型，預(yù)測校正模型包括預(yù)測模型。

19、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種預(yù)測校正裝置，包括：數(shù)據(jù)獲取單元，被配置為獲取目標(biāo)物品的歷史銷量數(shù)據(jù)和目標(biāo)物品的歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征；預(yù)測和校準(zhǔn)單元，被配置為通過預(yù)測校準(zhǔn)模型處理歷史銷量數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征，獲取目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值，其中，預(yù)測校準(zhǔn)模型為根據(jù)上文中任意一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練方法訓(xùn)練生成。

20、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種備貨裝置，包括：預(yù)測單元，被配置為根據(jù)上文中任意一種預(yù)測校正方法確定目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值；和備貨處理單元，被配置為根據(jù)預(yù)測銷量校正值確定對目標(biāo)物品的備貨量。

21、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：存儲器；以及耦接至存儲器的處理器，處理器被配置為基于存儲在存儲器的指令執(zhí)行上文中任意一種方法。

22、根據(jù)本公開的一些實施例的一個方面，提出一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序指令，該指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上文中任意一種方法的步驟。

技術(shù)特征：

1.一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練方法，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定不確定性估計值包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述根據(jù)所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)和所述預(yù)測模型，確定模型的不確定性參數(shù)包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述根據(jù)所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)獲取預(yù)定第一數(shù)量的樣本子集包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其中，所述根據(jù)每個所述子預(yù)測模型對相同樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果，確定所述模型的不確定性參數(shù)包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述基于預(yù)測模型，根據(jù)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定預(yù)測值和預(yù)測誤差包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述根據(jù)所述預(yù)測誤差確定誤差的不確定性參數(shù)包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求2～7中任意一項所述的方法，其中，所述根據(jù)所述誤差的不確定性參數(shù)和所述模型的不確定性參數(shù)，確定不確定性估計值包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求1～7中任意一項所述的方法，其中，所述根據(jù)所述不確定性估計值和所述預(yù)測模型的預(yù)測值確定預(yù)測區(qū)間包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1～7中任意一項所述的方法，其中，所述根據(jù)所述歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述預(yù)測區(qū)間確定滿足率指標(biāo)包括：

11.根據(jù)權(quán)利要求1～7中任意一項所述的方法，其中，所述根據(jù)所述滿足率指標(biāo)和所述預(yù)測區(qū)間的寬度確定損失函數(shù)包括：

12.一種預(yù)測校正方法，包括：

13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述通過預(yù)測校準(zhǔn)模型處理所述歷史銷量數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)物品的歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征，獲取所述目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值包括：

14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，所述根據(jù)所述預(yù)測校準(zhǔn)模型中的預(yù)測模型、所述歷史銷量數(shù)據(jù)和所述歷史銷量的關(guān)聯(lián)特征確定不確定性估計值包括：

15.根據(jù)權(quán)利要求13或14所述的方法，其中，所述根據(jù)所述不確定性估計值和所述預(yù)測模型的預(yù)測銷量確定所述目標(biāo)物品的預(yù)測銷量校正值包括：

16.一種備貨方法，包括：

17.一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練裝置，包括：

18.一種預(yù)測校正裝置，包括：

19.一種備貨裝置，包括：

20.一種數(shù)據(jù)處理裝置，包括：

21.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序指令，該指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至16任意一項所述的方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本公開提出一種預(yù)測校正、模型的訓(xùn)練和備貨方法及裝置和存儲介質(zhì)，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域。本公開的一種預(yù)測校正模型的訓(xùn)練方法，包括：根據(jù)預(yù)測模型和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)確定不確定性估計值，其中，訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中包括歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和歷史銷量的關(guān)聯(lián)訓(xùn)練特征；根據(jù)不確定性估計值和預(yù)測模型的預(yù)測值確定預(yù)測區(qū)間，并根據(jù)歷史銷量訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測區(qū)間確定滿足率指標(biāo)；根據(jù)滿足率指標(biāo)和預(yù)測區(qū)間的寬度確定損失函數(shù)，其中，待訓(xùn)練的預(yù)測校正模型根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整模型參數(shù)，直至完成訓(xùn)練，生成預(yù)測校正模型，預(yù)測校正模型包括預(yù)測模型。

技術(shù)研發(fā)人員：石正新,韓書宇,張建申
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北京沃東天駿信息技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/19