基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备与流程

本申请涉及需求预测领域，且更为具体地，涉及一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备。

背景技术：

1、订单需求预测在商业运营中起着至关重要的作用。通过准确预测未来的订单需求，企业可以做出更加明智的决策，优化供应链管理，提高客户满意度，并最大程度地降低库存成本和生产成本。

2、在传统的商业模式中，企业通常会根据过去的销售数据和经验进行订单和生产计划。然而，这种静态的方法无法应对市场的动态变化和不确定性，仅仅依赖过去的数据和经验这种人为单一因素判断来做出决策可能会导致供需不平衡、库存积压或缺货等问题。

3、因此，期望一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备，其首先采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断客户的购买倾向，以进一步预测次月的订单需求，进而优化企业生产计划和库存管理计划，减少库存过剩或缺货的情况，从而提高运营效率和业务增长。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于机器学习的订单需求预测方法，其包括：

3、采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型；

4、从所述由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和所述由数据库中获取的历史订单数据中提取客户画像关联特征向量和历史订单关联特征向量；

5、基于所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量，判断客户的购买倾向。

6、根据本申请的另一方面，提供了一种基于机器学习的订单需求预测系统，其包括：

7、订单数据采集模块，用于采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型；

8、订单数据特征提取模块，用于从所述由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和所述由数据库中获取的历史订单数据中提取客户画像关联特征向量和历史订单关联特征向量；

9、购买倾向判断生成模块，用于基于所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量，判断客户的购买倾向。

10、根据本申请的再一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及，存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得所述处理器执行如上所述的基于机器学习的订单需求预测方法。

11、与现有技术相比，本申请提供的一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备，其首先采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断客户的购买倾向，以进一步预测次月的订单需求，进而优化企业生产计划和库存管理计划，减少库存过剩或缺货的情况，从而提高运营效率和业务增长。

技术特征：

1.一种基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，从所述由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和所述由数据库中获取的历史订单数据中提取客户画像关联特征向量和历史订单关联特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，对所述由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和所述由数据库中获取的历史订单数据进行语义编码以得到多个画像标签特征向量和多个历史订单特征向量，包括：

4.根据权利要求3所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，对所述多个画像标签特征向量进行特征提取以得到所述客户画像关联特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，将所述多个画像标签加权特征向量进行特征编码以得到所述客户画像关联特征向量，包括：

6.根据权利要求5所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，对所述多个历史订单特征向量进行特征提取以得到所述历史订单关联特征向量，包括：

7.根据权利要求6所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，基于所述客户画像关联特征向量和所述历史订单关联特征向量，判断客户的购买倾向，包括：

8.根据权利要求7所述的基于机器学习的订单需求预测方法，其特征在于，对所述订单预测特征向量进行基于感知性分析的分布特性强化以得到优化订单预测特征向量，包括：

9.一种基于机器学习的订单需求预测系统，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1-8中任一项所述的基于机器学习的订单需求预测方法。

技术总结本申请涉及需求预测领域，其具体地公开了一种基于机器学习的订单需求预测方法、系统和电子设备，其首先采集由数据库中获取的包含多个画像标签及其权重的多个客户画像和由数据库中获取的历史订单数据，其中，所述历史订单数据包括订单数量、日期、时间和产品类型，然后利用深度学习技术，对二者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器得到分类结果，以判断客户的购买倾向，以进一步预测次月的订单需求，进而优化企业生产计划和库存管理计划，减少库存过剩或缺货的情况，从而提高运营效率和业务增长。技术研发人员：李宏运,石兴娜受保护的技术使用者：北京东方美天文化传媒有限公司技术研发日：技术公布日：2024/10/17