公开(公告)号：CN117808522A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410021576.X

申请日：2024-01-06

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄智杰 ,  黄新林 ,  刘剑锋 ,  卞梦奇 ,  王盛宇 ,  凌子寒

IPC: G06Q30/0202 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06F18/213 ,  G06F18/211 ,  G06F18/21 ,  G06F123/02

Abstract: 一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法，使用基于CNN‑LSTM结构与Attention机制结合的迁移学习网络，CNN‑LSTM结构用于对源域与目标域的特征进行提取，Attention机制用于优化提取到的特征以改善最终预测效果，迁移学习机制将源域特征与目标域特征的距离加入到自定义损失函数中，实现销售回收量的预测。本发明可以提高家电销售回收量预测的准确度，有助于制造商、销售商更好地规划生产和库存管理，以满足市场需求，优化资源配置，降低成本，提高客户满意度，从而增强企业竞争力，通过销售回收信息的高效交互实现家电回收再利用网络与销售服务网络相互融合。本发明还可应用于其他领域的销售回收量预测。