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申请/专利权人：新立讯科技集团股份有限公司

摘要：本发明涉及供应预测技术领域，公开了基于在线交易平台农产品供应预测系统及方法，通过收集历史交易信息、气象信息和市场趋势信息的数据，清洗并处理数据，保证数据质量；对数据进行分析，提取特征，包括销售量、价格和季节性；构建农产品供应预测模型，使用历史数据训练模型，实现更为全面的农产品供应预测；对未来供应情况进行预测，生成预测结果，并展示预测结果，通过对农产品供应预测模型的预测效果进行评估来有效判定是否需要对农产品供应预测模型进行智能优化；收集实际销售数据，与预测结果进行对比，根据反馈信息不断优化模型，不断根据实际情况提高预测精度和效果。

主权项：1.基于在线交易平台农产品供应预测方法，其特征在于：包括，收集历史交易信息、气象信息和市场趋势信息的数据，清洗并处理数据；对数据进行分析，提取特征，包括销售量、价格和季节性；根据对数据的分析，提取包括销售量、价格和季节性的特征，评估特征与供应预测的相关性，评估相关性的函数表达式如下所示： ；式中，表示分别用销售量、价格和季节性与预测的供应量的相关性，表示第个销售量，表示平均销售量，表示第个价格，表示平均价格，表示第个季节性，表示平均季节性，表示第个预测的供应量，表示预测的平均供应量；构建农产品供应预测模型，使用历史数据训练模型；通过将销售量、价格和季节性的特征进行融合来构建农产品供应预测模型，农产品供应预测模型的函数表达式如下所示： ；式中，表示预测出的农产品供应量，表示对融合后的特征进行预测处理，表示对提取的特征进行融合处理，表示农产品的销售量，表示农产品的价格，表示农产品的季节性；对未来供应情况进行预测，生成预测结果，并展示预测结果；对未来供应情况进行预测，生成预测结果的规则如下所示：对农产品供应预测模型的预测结果进行评估，包括计算决定系数和相对误差的值；若决定系数的值接近1且相对误差小于等于5%，则判定农产品供应预测模型的预测效果优秀；若决定系数的值接近0或相对误差大于5%，则判定农产品供应预测模型的预测效果不合格；对于预测效果优秀的预测结果进行解释，并通过绘制预测值和真实值的对比图和残差图对农产品供应预测模型的预测结果进行展示；对于预测效果不合格的农产品供应预测模型进行智能优化；收集实际销售数据，与预测结果进行对比，根据反馈信息不断优化模型；收集实际销售数据，与预测结果对比，对预测效果不合格的农产品供应预测模型进行智能优化，智能优化的函数表达式如下所示： ；式中，表示在当前农产品的销售量、价格和季节性的状态下选择当前预测的农产品供应量的价值函数，表示执行当前预测的农产品供应量后获得的即时奖励，表示折扣因子，用于平衡当前奖励和未来奖励的重要性，表示对括号内的最大化求值，表示执行当前预测的农产品供应量后进入的下一个农产品的销售量、价格和季节性的状态，表示在状态下的最佳预测的农产品供应量。

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