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。
[0004]对于LSTM这类深度学习模型，虽然能够很好地处理时间序列数据，但其模型的超参数选择对模型性能有很大的影响。然而，目前通常的做法是手动调整或使用网格搜索等传统方法来优化超参数，在数据集庞大的场景中，这些方法既效率低下，也无法保证找到最优解。
[0005]对于新开业的门店，由于缺乏历史营业额数据，使用传统的预测模型进行预测常常会得到不准确的结果。现有的解决方案大多是基于人工经验或简单的规则，缺乏科学依据，预测结果的准确性有限。
[0006]现有的预测模型大多关注于单一门店的预测，忽视了门店之间的相似性和影响。在实际情况中，相似的门店往往有相似的营业额变动趋势，利用这种关联性可以提高预测的准确性。
[0007]综上，现有的门店营业额预测技术还存在很多不足，需要开发新的预测模型和算法来提高预测的准确性和效率。

技术实现思路

[0008]本专利技术提供了一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法，提高了销售额预测的准确性和效率。
[0009]为了实现本专利技术的目的，所采用的技术方案是：一种基于动态优化的深度门店销售额预测方法，包括如下步骤：
[0010]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；
[0011]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；
[0012]S3、数据分割，将采集数据划分为训练集和验证集；
[0013]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；
[0014]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；
[0015]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。
[0016]作为本专利技术的优化方案，在步骤S5中，具体步骤为：
[0017]S5
‑
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；
[0018]S5
‑
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；
[0019]S5
‑
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；
[0020]S5
‑
4、使用训练好的长短期记忆网络LSTM模型对每个门店未来12个月的营业额进行预测。
[0021]作为本专利技术的优化方案，在步骤S6中，具体步骤为：
[0022]S6
‑
1、定义损失函数L1，以衡量对前k个相似门店的预测值的加权平均与实际营业额之间的差距：
[0023][0024]其中：y
i
是指第i个门店的实际营业额，是指第i个门店的第j个相似门店的预测营业额，w
j
是指第j个相似门店的权重；
[0025]S6
‑
2、定义一个全局损失函数L2：
[0026][0027]其中：n是全体门店的数量，w是指相似门店的权重，在每个k值下重新计算w，同时计算全局损失函数L2，经过多次循环迭代得到最终k值和目标权重参数w。
[0028]作为本专利技术的优化方案，在步骤S2中，最小和最大归一化处理将每个特征的取值范围缩放到固定的区间[0,1]，对于每个数值特征，找到该特征在整个数据集中的最小值和最大值，然后通过对每个数值减去最小值，并除以最大值减最小值的差来进行归一化。
[0029]作为本专利技术的优化方案，在步骤S2中，分类特征以离散的形式表示，独热编码将每个分类特征扩展为一个二进制的向量形式，每个取值都对应一个新的二进制特征列，对于原始特征的每个取值，其对应的二进制特征列中只有一个元素为1，其余元素都为0。
[0030]作为本专利技术的优化方案，特征因子包括现有门店的行业、业态、品类、口碑评分、人均消费、门店地址、面积、楼层、商圈类型、周边人流量和消费力。
[0031]本专利技术具有积极的效果：
[0032]1)本专利技术利用深度学习模型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；
[0033]2)本专利技术独特地提出了相似门店预测策略，对于新开业的门店，使用基于KNN算法的相似门店预测策略，通过找到与新店相似的历史店铺，使用这些店铺的营业额数据来预测新店的营业额，这种方法充分利用了现有历史数据，相比基于人工经验的预测，预测结果更具有科学依据和准确性。
[0034]3)本专利技术通过考虑门店之间的相似性，本专利技术也解决了现有预测模型忽视门店之间关联性的问题。在实际应用中，通常可以找到一些具有相似性质的门店，例如地理位置相近、店铺规模相似或业态相同等，这些门店的营业额变动趋势通常具有一定的相似性，通过对这种相似性的利用，可以进一步提高预测的准确性。
[0035]4)本专利技术创新性地集成了两个损失函数进行嵌套的方式，这是一个较为独特的策略，可以有效地减小预测的偏差。对于每一个目标门店本文档来自技高网...

【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：