一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法技术

本发明专利技术涉及销售额预测技术领域，尤其涉及一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法，利用深度学习模型LSTM来进行预测，克服了传统统计分析模型和机器学习模型无法捕捉复杂数据模式和时间依赖性的缺陷。LSTM具有记忆能力，可以处理具有时间序列特性的数据，对于门店营业额这种具有明显季节性和趋势性的数据，LSTM能够更好地捕捉到这些模式，从而提高预测的准确性。的准确性。的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法


[0001]本专利技术涉及销售额预测
，尤其涉及一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法。

技术介绍

[0002]门店营业额预测是零售、餐饮行业的一项关键任务，对于商业决策、库存管理、营销活动等领域都具有极其重要的影响。预测的准确性直接影响到运营效率和盈利能力。为了提升预测的准确度，研究者和商业机构一直在努力寻找更有效的预测模型和算法。当前的门店营业额预测主要基于统计分析和机器学习模型，其中包括线性回归、时间序列模型(如ARIMA)、支持向量机(SVM)和随机森林等。最近，深度学习，特别是长短期记忆网络(LSTM)，因其在处理序列数据方面的优秀性能，也开始被广泛应用于营业额预测。
[0003]现有技术的缺陷和不足：简单的统计分析模型和传统机器学习模型往往无法充分捕捉到数据中的复杂模式和关系。例如，线性回归模型假设变量之间的关系是线性的，这在很多情况下并不成立。而SVM和随机森林等机器学习模型虽然能够模拟非线性关系，但对于时间序列数据，它们无法很好地捕捉到时间依赖性。r/>[0004]对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采集数据，包括特征因子和对应门店历史营业额月度数据；S2、数据预处理，对特征因子中的数值类型特征采用最小和最大归一化处理，对特征因子中的分类特征采用独热编码；S3、数据分割，将采集数据划分为训练集和验证集；S4、相似门店聚类，基于步骤S2预处理后的数据，使用KNN算法对全量的门店样本进行相似门店计算，针对每个门店，计算所有与其相似的门店，并根据相似度进行倒序排列；S5、使用长短期记忆网络LSTM模型对各门店未来的营业额进行预测；S6、根据相似门店的预测营业额和实际营业额之间的差距，定义损失函数，再优化损失函数，找到最优的权重及相似门店数量k值，得到待评估门店的营业额预测值。2.根据权利要求1所述的一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法，其特征在于：在步骤S5中，具体步骤为：S5
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1、构建长短期记忆网络LSTM模型，长短期记忆网络LSTM模型由两个LSTM层和一个全连接层组成，每个LSTM层含有100个神经元，以捕捉输入数据的长期和短期模式；全连接层包含12个神经元，分别对应到未来12个月的营业额预测；S5
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2、使用adam优化器进行长短期记忆网络LSTM模型的优化训练，选用均方误差作为损失函数；S5
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3、使用训练集对长短期记忆网络LSTM模型进行训练，每个训练周期中，长短期记忆网络LSTM模型根据预测的结果计算与验证集损失的误差，长短期记忆网络LSTM模型的参数不断更新，损失值逐渐减小，直到长短期记忆网络LSTM模型的预测能力达到满意的水平或训练达到设定的最大周期；S5
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【专利技术属性】
技术研发人员：张小勇，唐煜，吴邵聪，
申请(专利权)人：滴灌通科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：