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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院;深圳悦厚科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于预测模型的易逝商品采购量优化方法，包括以下步骤：获取待预测商品的历史需求数据和相关特征；选取k个需求预测模型，分别对需求进行预测，得到预测的需求量，其结果作为k种随机场景；将所述随机场景代入两阶段随机规划模型中进行求解，得到每种商品的最优预采购量，两阶段随机规划模型中第一阶段确定提前采购的数量，第二阶段确定补货采购量；待真实需求已知时，根据真实需求计算补充采购量。本发明的方法结合了多种需求预测模型，能够解决单一模型很难准确预测并在节约成本方面有稳定的良好表现的缺陷，准确预测易逝商品采购需求，可以同时对“一篮子商品”同时进行预测和采购优化，具有较好的实用性和可落地性。
主权项：1.一种基于预测模型的易逝商品采购量优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待预测商品的历史需求数据和相关特征；S2：选取k个需求预测模型，分别对需求进行预测，得到预测的需求量，其结果作为k种随机场景；S3：将所述随机场景代入两阶段随机规划模型中进行求解，得到每种商品的最优预采购量；S4：待真实需求已知时，根据真实需求计算补充采购量；其中，两阶段随机规划模型中第一阶段确定提前采购的数量，第二阶段确定补货采购量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 深圳悦厚科技有限公司 一种基于预测模型的易逝商品采购量优化方法
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