基于积分数据分析的供应链信息管理系统

专利主权项内容

1.基于积分数据分析的供应链信息管理系统，其特征在于，该系统包括以下模块：积分兑换数据采集模块，用于采集每种商品每天的积分兑换件数序列、兑换一件每种商品所需的积分、每种商品每天的积分消耗量序列以及所有商品每天的积分消耗量序列；基准序列获取模块，用于根据每种商品每天的积分消耗量序列和所有商品每天的积分消耗量序列得到每种商品每天的兑换热度；根据每种商品每天的兑换热度、积分兑换件数序列、积分消耗量序列和所有商品每天的积分消耗量序列得到每种商品每天的基准兑换件数序列、基准积分消耗量序列、基准兑换热度和所有商品每天的基准积分消耗量序列；最佳预测需求量获取模块，用于获取可行预测参数组，根据每种商品每天的基准兑换件数序列、基准积分消耗量序列、基准兑换热度、所有商品每天的基准积分消耗量序列、兑换一件每种商品所需的积分和可行预测参数组得到可行预测参数组下的每种商品未来每天的热度变化值；根据可行预测参数下的每种商品未来每天的热度变化值设置预测参数评估函数；根据预测参数评估函数得到每种商品未来每天的最佳预测需求量；供应链管理模块，用于根据每种商品的未来每天的最佳预测需求量对每种商品进行供应管理；所述获取可行预测参数组，包括的具体方法为：将预测算法的自回归模型的滑动窗口数参数，差分阶数参数d，移动平均模型的滑动窗口数参数/>构成预测参数组/>，设置预测参数组/>的解空间为：
; 其中，表示任意一个大于0自然数；在预测参数组的解空间中任意选取一个可行解作为可行预测参数组；所述根据每种商品每天的基准兑换件数序列、基准积分消耗量序列、基准兑换热度、所有商品每天的基准积分消耗量序列、兑换一件每种商品所需的积分和可行预测参数组得到可行预测参数组下的每种商品未来每天的热度变化值，包括的具体方法为：获取每种商品未来每天的预测兑换热度；对于可行预测参数组，获取每种商品所有天的基准兑换热度均值和方差，将均值、方差分别为基准兑换热度均值和基准兑换热度方差的高斯函数作为每种商品的兑换热度拟合函数，将每种商品未来每天的预测兑换热度输入到兑换热度拟合函数中得到每种商品未来每天的预测兑换热度拟合值，将每种商品每天的基准兑换热度输入到兑换热度拟合函数中得到每种商品每天的基准兑换热度拟合值，将每种商品所有天的基准兑换热度拟合值均值与未来每天的预测兑换热度拟合值的差值绝对值作为每种商品未来每天的热度变化值；所述获取每种商品未来每天的预测兑换热度，包括的具体方法为：将预测算法的各参数分别取可行预测参数组中的对应数据，将每种商品所有天的基准兑换件数序列拼接在一起得到每种商品的整体兑换件数序列，利用可行预测参数组下的预测算法对整体兑换件数序列进行预测处理得到可行预测参数组下的每种商品未来1、2、…、Q天的预测兑换件数序列；获取可行预测参数组下的所有商品未来1、2、…、Q天的预测积分消耗量序列；对于可行预测参数组，将每种商品未来每天的预测兑换件数序列中各元素乘以兑换一件每种商品所需的积分得到每种商品未来每天的预测积分消耗量序列，将每种商品未来每天的预测积分消耗量序列与所有商品未来每天的预测积分消耗量序列的皮尔逊相关系数的绝对值作为每种商品未来每天的预测兑换热度，Q表示预设的未来天数；所述根据预测参数评估函数得到每种商品未来每天的最佳预测需求量，包括的具体方法为：将可行预测参数组在解空间中取不同的可行解，基于预测参数评估函数，利用PSO算法进行寻优求解，将预测参数评估函数取最小值时对应的可行预测参数组作为每种商品的最佳预测参数组；利用最佳预测参数组下的预测算法获取最佳预测参数组下的每种商品未来每天的最佳预测兑换件数序列，将每种商品未来每天的最佳预测兑换件数序列中所有元素的累加和作为每种商品未来每天的最佳预测需求量。 （来源 马克数据网）