【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及计算机，特别涉及一种出库量预测方法、装置、设备、介质及程序产品。
技术介绍
1、随着国民经济的迅猛发展，智能仓库在智能物流领域扮演着愈发重要的角色。随之而来的挑战之一是如何更好地管理仓库资源，以提高仓库的利用率，从而增强仓库内货物流通的效率，同时避免出现仓库空间不足或仓库空间过剩的问题。解决这一挑战的关键在于通过精确的货物出库量预测来调整不同货种的货物入库数量，从而实现对仓库资源的最佳利用。
2、目前，对货物的出库量进行预测，通常是利用过去的历史出库数据来建立时间序列模型，并借此模型来预测未来特定时间段内的出库量，但难以应对非线性和非平稳性的问题，导致预测结果的偏差和不准确性，因此，亟需一种提高对出库量进行预测的准确性的方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种出库量预测方法。本专利技术一个或者多个实施例同时涉及一种出库量预测装置，一种计算设备，一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
2、根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种出库量预测方法，包括：
3、获取出库量序列，其中，所述出库量序列包括历史时间点的实际出库量；
4、利用预测模型的第一预测子模型，基于所述出库量序列中各实际出库量之间的线性关系获得第一预测出库量，并利用所述预测模型的第二预测子模型，基于所述各实际出库量之间的非线性关系获得第二预测出库量；
5、将所述第一预测出库量和所述第
6、根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种出库量预测装置，包括：
7、获取模块，被配置为获取出库量序列，其中，所述出库量序列包括历史时间点的实际出库量；
8、第一处理模块，被配置为利用预测模型的第一预测子模型，基于所述出库量序列中各实际出库量之间的线性关系获得第一预测出库量，并利用所述预测模型的第二预测子模型，基于所述各实际出库量之间的非线性关系获得第二预测出库量；
9、第二处理模块，被配置为将所述第一预测出库量和所述第二预测出库量输入所述预测模型的第三预测子模型，获得目标预测出库量，其中，所述预测模型基于对所述第一预测子模型、所述第二预测子模型和所述第三预测子模型的训练确定。
10、根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种计算设备，包括：
11、存储器和处理器；
12、所述存储器用于存储计算机程序/指令，所述处理器用于执行所述计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现上述出库量预测方法的步骤。
13、根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序/指令，该指令被处理器执行时实现上述出库量预测方法的步骤。
14、根据本专利技术实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现执行上述出库量预测方法的步骤。
15、本专利技术一个实施例获取出库量序列，其中，出库量序列包括历史时间点的实际出库量；利用预测模型的第一预测子模型，基于出库量序列中各实际出库量之间的线性关系获得第一预测出库量，并利用预测模型的第二预测子模型，基于各实际出库量之间的非线性关系获得第二预测出库量；将第一预测出库量和第二预测出库量输入预测模型的第三预测子模型，获得目标预测出库量，其中，预测模型基于对第一预测子模型、第二预测子模型和第三预测子模型的训练确定。利用预测模型的第一预测子模型、第二预测子模型，分别对出库量序列中的实际出库量进行线性关系、非线性关系分析，充分分析出库量序列的各种关系，保证了对出库量序列中实际出库量的全面分析，并且将基于全面分析得到的第一预测出库量和第二预测出库量输入第三预测子模型获得目标预测出库量，通过第三预测子模型实现了对第一预测子模型、第二预测子模型的模型融合，保证了预测模型输出的预测出库量是对实际出库量进行充分分析得到的，进而保证了预测出库量的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种出库量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取出库量序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述出库拣选信息，统计所述历史时段内各指定时间的实际出库量，生成出库量序列，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述出库拣选信息，统计所述历史时段内各指定时间的实际出库量，生成出库量序列之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预测出库量和所述第二预测出库量输入所述预测模型的第三预测子模型，获得目标预测出库量，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用预测模型的第一预测子模型，基于所述出库量序列中各实际出库量之间的线性关系获得第一预测出库量之前，还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本出库量序列，对所述预测模型中的所述第三预测子模型进行训练，获得完成训练的所述预测模型，包括：
8.一种出库量预测装置，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种出库量预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取出库量序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述出库拣选信息，统计所述历史时段内各指定时间的实际出库量，生成出库量序列，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述出库拣选信息，统计所述历史时段内各指定时间的实际出库量，生成出库量序列之后，还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一预测出库量和所述第二预测出库量输入所述预测模型的第三预测子模型，获得目标预测出库量，包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，其特征在于，在所述利用预测模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵震，魏锡光，赵成业，付亮亮，谭文哲，李洪波，郑勇，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。