电商销量需求预测与库存优化

发布时间：2025-02-07 13:00

　　随着电子商务的快速普及与发展,电商企业的订单不断呈现出小批量,多批次,差异化的特点。如何准确预测顾客需求,提前调拨货物,从而优化库存,降低仓库成本成为物流行业的研究热点。现有预测与调度算法误差较大,求解规模较小,无法对仓库的需求和调拨问题进行准确求解,导致企业无法及时响应顾客需求,降低库存管理成本。因此,准确预测与合理的调度模型和求解算法成为了近年来的研究重点。本研究以二级网络中电商企业的一级配送中心为主体,提出包含供应商的补货调度与二级配送中心调拨的调度模型、基于混合策略的销量需求预测算法和库存模型求解算法。调度模型的目标为优化库存,降低仓库总成本。在销量需求预测算法方面,依数据预处理原理和组合预测原理,使用单变量与多变量组合加权的组合预测方法。单变量方法选用Auto-ARIMA。而多变量方法选用传统的机器学习方法与深度学习方法,其中传统的机器学习方法包括SVR,RF以及Boosting(Boosting 包括 AdaBoost、GBRT、XGBoost、LightGBM 和 CatBoost),深度学习方法包括Simple RNN、GRU以及LSTM。采用案例企业2年的真实历史销售数...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－２?Ｂｏｏｓｔｉｎｇ学习流程图??最终得到：Ｔ个弱学习器的误差，如式（２－１４）所示：??

山东大学硕士学位论文??所示：??ｒ／ｐｕ＝＾＇￣ｆ＾，ｕ?＝?＼，２，－．；（ｐ?（２－１１）??其中为相对误差值，代表实际值，代表样本值，＆代表最大误差??值，＆代表回归器。??平方形式如式（２－１２）所示：??ｒｉｐｕ?＝?ｂ，＇＇￣Ｄ；＾ｆ?，ｕ?＝?＼，２，－．．，（ｐ....

图２－３?Ｓｉｍｐｌｅ?ＲＮＮ的结构图??２３??

山东大学硕士学位论文??其中ｑ为隐藏输出变量，＼为／时的输入变量，＇＾为卜丨时的输出变量。??计算过程为根据权重矩阵对；Ｃ，和加权并加上偏差向量，再根据式（２－２６）??／?１—１??计算：??＞＾（ｘ）?＝?ｔａｎｈ（ｘ）?（２－２６）??计算过程采用办）代表激活函数，伽的０为....

图２－４?ＧＲＵ结构图??ＧＲＵ的回归预测流程如下，首先进行更新门和重置门的操作，如式（２－２９）所??示代表更新门操作：??

山东大学硕士学位论文??２）基于ＧＲＵ的销量需求预测原理??ＧＲＵ［３７］（Ｇａｔｅｄ?Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ?Ｕｎｉｔ）可以看作是ＬＳＴＭ的简化版本，如图２－４所示??为ＧＲＵ的结构图，其中｛为／时的输入变量，＇为ｆ时的输出变量，／＾为＾１时??的输出变量，ＧＲＵ的内部结构圆圈Ｘ代....

图２－５ＬＳＴＭ结构图??更新门的操作决定存入新的信息数量，式中的激活函数是Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，此??操作依靠权重和偏置决定更新哪些值，式中依据权重和偏置创建候选值，根据式??

山东大学硕士学位论文??ｉｔ＝〇｛ｙ／＼ｈｔ＿ｖｘｔ］?＋?ｃ）?（２－３４）??Ｃ，?＝ｔａｎｈ（Ｗｃ［ｈ，＿ｌ，ｘ，］＋ｃｃ）?（２－３５）??其中＆为输入门结果，＾；＾为当前内部结构的输入状态，（Ｊ为激活函数，ｑ与??ｃｅ为偏置，Ｒ和％为权重矩阵，＼为样本值。??？?（Ｊ）....

本文编号：4030913