【技术实现步骤摘要】
销量预测方法、系统、作业机械、电子设备及计算机介质
[0001]本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种销量预测方法、系统、作业机械、电子设备及计算机介质。
技术介绍
[0002]销量预测对于企业的发展至关重要，对未来销量预估的错误，会导致在产销存环节中存在供大于求和供不应求的情况，无形中造成资金流转不畅、库存堆滞、客户流失等多种不利情形。
[0003]目前，以作业机械的销量预测为例，一般采取的方式包括：专家预估和概率统计等人工预测方式和基于历史销量数据构建销量预测模型等自动预测方式。
[0004]然而，人工预测方式人力成本高，且准确低，而自动预测方式虽然节约了人力成本，但是仅基于历史销量数据来预测未来的销量，考量的影响因素单一，随时间推移，也导致准确率越来越低。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种销量预测方法、系统、作业机械、电子设备及计算机介质，用以解决现有技术中在进行销量预测时因采用人工预测方式或采用仅基于历史销量数据构建的销量预测模型，所造成的销量预测准确性不高的缺陷，实现...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种销量预测方法，其特征在于，包括：获取与所述待预测对象相关的宏观经济指标和所述待预测对象的历史销量数据；基于所述宏观经济指标与所述待预测对象的销量的相关性，确定预选宏观经济指标，所述预选宏观经济指标为所述相关性超出预设相关系数的宏观经济指标；将所述历史销量数据和所述预选宏观经济指标输入销量预测模型，得到所述待预测对象的销量预测结果。2.根据权利要求1所述的销量预测方法，其特征在于，所述历史销量数据包括：品牌销量数据，所述品牌销量数据为第一待预测对象的历史销量数据，所述第一待预测对象为待预测区域内的同一品牌的所述待预测对象；所述品牌销量数据包括第一品牌销量数据和第二品牌销量数据；所述第一品牌销量数据为所述第一待预测对象在各第一预设时段的历史销量数据；所述第二品牌销量数据为所述第一待预测对象在各第二预设时段的历史销量数据，所述第一预设时段的长度小于所述第二预设时段的长度。3.根据权利要求2所述的销量预测方法，其特征在于，所述将所述历史销量数据和所述预选宏观经济指标输入销量预测模型，得到所述待预测对象的销量预测结果，包括：将所述品牌销量数据和所述预选宏观经济指标输入所述销量预测模型的第一销量预测层，得到单位预测销量，所述单位预测销量为所述第一待预测对象在待预测时段的各单位时段的预测销量；将所述单位预测销量输入所述销量预测模型的第二销量预测层，得到预测品牌销量，所述预测品牌销量为所述第一待预测对象在所述待预测时段的预测销量；其中，所述第一销量预测层用于基于所述品牌销量数据和所述预选宏观经济指标，确定所述第一待预测对象在第一个所述单位时段的所述单位预测销量，以及基于所述品牌销量数据、所述预选宏观经济指标和所述第n个所述单位时段的所述单位预测销量，确定所述第一待预测对象在第n+1个所述单位时段的所述单位预测销量，其中n为不小于1的整数。4.根据权利要求3所述的销量预测方法，其特征在于，所述将所述单位预测销量输入所述销量预测模型的第二销量预测层前，还包括：将所述单位预测销量输入所述销量预测模型的第一销量调整层，得到所述单位预测销量的调整值；所述第一销量调整层用于在所述单位预测销量超出预设销量阈值范围时，将所述单位预测销量调整为所述预设销量阈值范围的端点值中与所述单位预测销量最接近的端点值，所述预设销量阈值范围基于在第三预设时段内的所述第一品牌销量数据的最值，以及第一预设经验参数确定，所述第三预设时段的长度大于所述第二预设时段的长度。5.根据权利要求4所述的销量预测方法，其特征在于，所述历史销量数据还包括：总销量数据，所述总销量数据为第二待预测对象在各所述第二预设时段的历史销量数据，所述第二待预测对象为所述待预测区域内的所有品牌的所述待预测对象；所述将所述历史销量数据和所述预选宏观经济指标输入销量预测模型，得到所述待预测对象的销量预测结果，包括：将所述总销量数据和所述预选宏观经济指标输入所述销量预测模型的第三销量预测层，得到预测市场销量，所述预测市场销量为所述第二待预测对象在所述待预测时段的预
测销量。6.根据权利要求5所述的销量预测方法，其特征在于，所述将所述历史销量数据和所述预选宏观经济指标输入销量预测模型，得到所述待预测对象的销量预测结果，还包括：将所述预测市场销量输入所述销量预测模型的第二销量调整层，得到所述预测市场销量的调整值；所述第二销量调整层用于在所述预测市占率超出预设市...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。