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公开(公告)号：CN107122939B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201710294893.9
申请日：2017-04-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 一种入库量和出库量的联合预测方法，涉及库存管理。通过建立一个基于多时间序列数据预测的预测模型，并将其应用到库存管理领域，可以在满足出库与出库两类型时间序列的依赖关系情况下，同时实现高精度的预测结果。获取预定时间段内的入库量和出库量时间序列数据，并对这两类型时间序列数据进行数据清洗；利用数据挖掘技术建立时间序列预测模型；考虑到库存中的入库量和出库量均相互依赖的背景知识，将入库量和出库量时间序列数据的相互依赖关系建立模型；将相互依赖关系建立模型应用于库存预测中，即把库存预测的要求建立到约束下，获得最终预测结果。
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公开(公告)号：CN107122863A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710295686.5
申请日：2017-04-28
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0875
Abstract: 积压物料相关物料属性的查询和预测方法，涉及商品管理。库龄基本统计分析，利用图表等形式初步了解特定货物的库龄分布基本情况，同时比较当前和历史库龄的变化；针对预测物料是否积压问题，对相关物料属性进行重要性排序；查询积压物料，利用属性重要性排序得出的对造成积压最相关的属性，在该属性上查询某个时间范围的库存量。预测积压物料，通过查询结果来预测积压物料。通过判断该物料是否是积压物料，降低了库存监管的工作复杂度和提高了物料库存积压的预判精度，有效防止货物积压和减少货物积压投资。
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公开(公告)号：CN107122939A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710294893.9
申请日：2017-04-28
Applicant: 厦门大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 一种入库量和出库量的联合预测方法，涉及库存管理。通过建立一个基于多时间序列数据预测的预测模型，并将其应用到库存管理领域，可以在满足出库与出库两类型时间序列的依赖关系情况下，同时实现高精度的预测结果。获取预定时间段内的入库量和出库量时间序列数据，并对这两类型时间序列数据进行数据清洗；利用数据挖掘技术建立时间序列预测模型；考虑到库存中的入库量和出库量均相互依赖的背景知识，将入库量和出库量时间序列数据的相互依赖关系建立模型；将相互依赖关系建立模型应用于库存预测中，即把库存预测的要求建立到约束下，获得最终预测结果。
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