一种卷烟销量预测方法及设备技术

本申请公开了一种卷烟销量预测方法及设备，用以解决现有的预测方法无法保证预测结果准确性的技术问题。方法包括：获取卷烟销量历史数据，并基于所述卷烟销量历史数据确定卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据；基于所述卷烟销量历史数据、卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，通过预设规则，在销量预测模型库中筛选出多个单一销量预测模型；确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵；基于所述权重矩阵，通过所述多个单一销量预测模型，构建多个组合销量预测模型；通过卷烟销量外部影响数据对所述多个组合销量预测模型进行筛选；利用筛选出的组合销量预测模型预测得到卷烟销量预测数据。测模型预测得到卷烟销量预测数据。测模型预测得到卷烟销量预测数据。

【技术实现步骤摘要】
一种卷烟销量预测方法及设备


[0001]本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种卷烟销量预测方法及设备。

技术介绍

[0002]随着烟民数量的不断提升，为了加强政府对烟草行业的有效管理，同时帮助企业了解卷烟销售市场的需求，对卷烟销量进行预测是很有必要的。
[0003]针对卷烟销量预测，目前主要有定性预测以及定量预测两种方法。定性预测方法主要包括市场调查法、市场试销法、专家预测法等，这类方法的缺点是受预测人员主观分析能力影响较大，不具有一定的科学性。定量预测方法中常用方法主要为单一模型预测法，单一模型预测方法多以时间序列和回归分析为主，其中，时间序列预测法的缺点是外部变动较大时会降低预测的准确性；回归预测法的缺点是影响因素复杂多样、可量化因素少，预测时会存在一定的局限性。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种卷烟销量预测方法及设备，用以解决现有的预测方法无法保证预测结果准确性的技术问题。
[0005]一方面，本申请实施例提供了一种卷烟销量预测方法，包括：获取卷烟销量历史数据，并基于所述卷烟销量历史数据确定卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据；基于所述卷烟销量历史数据、卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，通过预设规则，在销量预测模型库中筛选出多个单一销量预测模型；确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵；基于所述权重矩阵，通过所述多个单一销量预测模型，构建多个组合销量预测模型；其中，所述权重矩阵的行数与所述组合销量预测模型的数量相等，所述权重矩阵的列数与所述单一销量预测模型的数量相等；将所述卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，输入至任一所述组合销量预测模型中，得到第一预测卷烟销量历史数据，并基于所述第一预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据之间的误差，对输入任一所述组合销量预测模型的所述卷烟销量外部影响数据进行调整，以使所述误差最小，得到第二预测卷烟销量历史数据；通过对比所述多个组合销量预测模型分别对应的第二预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据，对所述多个组合销量预测模型进行筛选；利用筛选出的组合销量预测模型，基于所述卷烟销量内部影响数据以及调整后的卷烟销量外部影响数据，预测得到卷烟销量预测数据。
[0006]在本说明书的一个或多个实施例中，通过预设规则，在销量预测模型库中筛选出多个单一销量预测模型，具体包括：将所述卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，输入至所述销量预测模型库中的任一单一销量预测模型，得到所述任一单一销量预测模型对应的预测数据；遍历所述销量预测模型库，直至确定出所述销量预测模型库中所有单一销量预测模型分别对应的预测数据；计算所述分别对应的预测数据与所述卷烟销量历史数据之间的百分误差；获取第一预设误差阈值，并将百分误差小于所述第一预设误差
阈值的预测数据，对应的单一销量预测模型筛选出来；其中，所述第一预设误差阈值与所述组合销量预测模型中包含的单一销量预测模型个数有关。
[0007]在本说明书的一个或多个实施例中，确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵，具体包括：确定所述多个单一销量预测模型分别对应的重要度；其中，所述重要度与所述多个单一销量预测模型对应的百分误差有关，通过以下公式确定：
[0008][0009]其中，u
i
为第i个单一销量预测模型对应的重要度，E
i
为第i个单一销量预测模型对应的百分误差，n为筛选出的单一销量预测模型的数量；确定所述多个单一销量预测模型中各单一销量预测模型，分别对应的重要度占比；对所述重要度占比进行归一化处理，以得到所述多个单一销量预测矩阵分别对应的权重，并将所述归一化处理结果作为所述权重矩阵的第一行。
[0010]在本说明书的一个或多个实施例中，确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵，具体包括：获取所述多个单一销量预测模型分别对应的预测数据，并计算所述预测数据与所述卷烟销量历史数据之间的误差；通过所述误差，构建所述组合销量预测模型对应的误差矩阵；将所述误差矩阵与所述误差矩阵的转置矩阵进行相乘处理，得到所述组合销量预测模型对应的误差信息矩阵；将所述权重矩阵的第二行作为权数矩阵，并对所述权数矩阵的转置矩阵与所述误差信息矩阵与所述权数矩阵进行相乘处理，得到权数模型；其中，所述权重矩阵与n维全1矩阵的乘积为1，n为所述单一销量预测模型的个数；对所述权数模型进行求偏导处理，以得到所述权数模型对应的解，进而得到所述权数矩阵。
[0011]在本说明书的一个或多个实施例中，确定所述权数矩阵中的元素值存在负值；提取所述权数矩阵中的最小元素值，并将所述最小元素值绝对值的2倍作为调整参量；将所述权数矩阵中的所有元素值均与所述调整参量进行相加处理后，进行求和处理；将所述调整参量与所述负值进行相加处理后，计算与所述求和处理结果之间的比值，并将所述比值作为新的元素值，替换所述负值。
[0012]在本说明书的一个或多个实施例中，构建多个组合销量预测模型，具体包括：通过所述权重矩阵中的第一行，与所述多个单一销量预测模型相乘，得到第一组合销量预测模型；以及，通过所述权重矩阵中的第二行，与所述多个单一销量预测模型相乘，得到第二组合销量预测模型；对输入任一所述组合销量预测模型的所述卷烟销量外部影响数据进行调整，具体包括：对所述卷烟销量外部影响数据进行排列组合；将所述排列组合结果分别与所述卷烟销量内部影响数据一起输入至，所述第一组合销量预测模型中以及所述第二组合销量预测模型中。
[0013]在本说明书的一个或多个实施例中，对所述多个组合销量预测模型进行筛选，具体包括：确定所述第一组合销量预测模型对应的第二预测卷烟销量历史数据；计算所述第二预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据之间的第一百分误差；以及，确定所述第二组合销量预测模型对应的第二预测卷烟销量历史数据；计算所述第二预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据之间的第二百分误差；确定所述第一百分误差与所述第二百分误差之间的最小百分误差，并将所述最小百分误差对应的组合销量预测模型筛选出
来；其中，所述第一百分误差与所述第二百分误差均小于第二预设误差阈值，所述第二预设误差阈值用于表征组合销量预测模型的精度。
[0014]在本说明书的一个或多个实施例中，在将所述最小百分误差对应的组合销量预测模型筛选出来之后，所述方法还包括：获取所述组合销量预测模型输出第二预测卷烟销量历史数据时，对应输入的卷烟销量外部影响数据；根据所述卷烟销量预测数据对应的时间，确定历史时间段；确定所述历史时间段内的所述卷烟销量外部影响数据，以及在所述卷烟销量历史数据中提取所述历史时间段对应的卷烟销量内部影响数据；将所述历史时间段对应的卷烟销量外部影响数据以及卷烟销量内部影响数据，输入至所述组合销量预测模型中，得到所述卷烟销量预测数据。
[0015]在本说明书的一个或多个实施例中，所述卷烟销量外部影响数据至少包括以下任一项或者多项：节日、月份以及居民消费指数；所述卷烟销量内部影响数据与所述卷烟销量历史数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种卷烟销量预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取卷烟销量历史数据，并基于所述卷烟销量历史数据确定卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据；基于所述卷烟销量历史数据、卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，通过预设规则，在销量预测模型库中筛选出多个单一销量预测模型；确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵；基于所述权重矩阵，通过所述多个单一销量预测模型，构建多个组合销量预测模型；其中，所述权重矩阵的行数与所述组合销量预测模型的数量相等，所述权重矩阵的列数与所述单一销量预测模型的数量相等；将所述卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，输入至任一所述组合销量预测模型中，得到第一预测卷烟销量历史数据，并基于所述第一预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据之间的误差，对输入任一所述组合销量预测模型的所述卷烟销量外部影响数据进行调整，以使所述误差最小，得到第二预测卷烟销量历史数据；通过对比所述多个组合销量预测模型分别对应的第二预测卷烟销量历史数据与所述卷烟销量历史数据，对所述多个组合销量预测模型进行筛选；利用筛选出的组合销量预测模型，基于所述卷烟销量内部影响数据以及调整后的卷烟销量外部影响数据，预测得到卷烟销量预测数据。2.根据权利要求1所述的一种卷烟销量预测方法，其特征在于，通过预设规则，在销量预测模型库中筛选出多个单一销量预测模型，具体包括：将所述卷烟销量内部影响数据以及卷烟销量外部影响数据，输入至所述销量预测模型库中的任一单一销量预测模型，得到所述任一单一销量预测模型对应的预测数据；遍历所述销量预测模型库，直至确定出所述销量预测模型库中所有单一销量预测模型分别对应的预测数据；计算所述分别对应的预测数据与所述卷烟销量历史数据之间的百分误差；获取第一预设误差阈值，并将百分误差小于所述第一预设误差阈值的预测数据，对应的单一销量预测模型筛选出来；其中，所述第一预设误差阈值与所述组合销量预测模型中包含的单一销量预测模型个数有关。3.根据权利要求1所述的一种卷烟销量预测方法，其特征在于，确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵，具体包括：确定所述多个单一销量预测模型分别对应的重要度；其中，所述重要度与所述多个单一销量预测模型对应的百分误差有关，通过以下公式确定：其中，u
i
为第i个单一销量预测模型对应的重要度，E
i
为第i个单一销量预测模型对应的百分误差，n为筛选出的单一销量预测模型的数量；确定所述多个单一销量预测模型中各单一销量预测模型，分别对应的重要度占比；对所述重要度占比进行归一化处理，以得到所述多个单一销量预测矩阵分别对应的权重，并将所述归一化处理结果作为所述权重矩阵的第一行。
4.根据权利要求1所述的一种卷烟销量预测方法，其特征在于，确定所述多个单一销量预测模型对应的权重矩阵，具体包括：获取所述多个单一销量预测模型分别对应的预测数据，并计算所述预测数据与所述卷烟销量历史数据之间的误差；通过所述误差，构建所述组合销量预测模型对应的误差矩阵；将所述误差矩阵与所述误差矩阵的转置矩阵进行相乘处理，得到所述组合销量预测模型对应的误差信息矩阵；将所述权重矩阵的第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜赫，许艳冉，董露，赵怡凡，丁雪，王嘉绍，陈晨，杨洪峰，郭荣刚，
申请(专利权)人：内蒙古昆明卷烟有限责任公司，
类型：发明
国别省市：