CN119515455A 一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法及终端 （福建东西乐活科技有限公司）

中大道7#创新园二期18号楼1201-一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预本发明公开了一种基于二阶交叉多元线性叉多元线性回归模型得到目标二阶交叉多元线训练数据质量无法进一步提高的情况下实现提2获取所述训练集中的待调整值以及所述待调整计算所述测试集对应的目标张量，并在与所述目标张量根据所述训练集训练初始二阶交叉多元线性回归模型得到目标二阶交叉多元线性回2.根据权利要求1所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在若所述历史销售数据为离散型数据，则通过Embedding方法将所述历史销售数据映射若所述历史销售数据为连续型数据，则对所述历史销售数据3.根据权利要求1所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在将所述训练集中的训练数据输入所述初始二阶交叉多元线性回归模型，得到预测销根据预测销量和所述训练数据对应的目标销量计算损失函数的值，并忽根据所述损失函数的值调整所述初始二阶交叉多元线性回归模型的4.根据权利要求3所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在将所述训练集中的训练数据输入所述初始二阶交叉多元线性回归模型的线性层进行将所述训练数据输入所述初始二阶交叉多元线性回归模型的交叉层计算得到交叉部5.根据权利要求4所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在;i表示所述训练数据的第i个特征，wi表示特征i在所述线性层的权36.根据权利要求4所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在;7.根据权利要求4所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在8.根据权利要求1_7任一所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其9.根据权利要求8所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法，其特征在;;;;;示张量的最后一个维度；unsqueeze表示在权重张量的最后一个维度的位置插入一个新维算机程序时实现权利要求1_9任一所述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方4获取所述训练集中的待调整值以及所述待调整根据所述训练集训练初始二阶交叉多元线性回归模型得到目标二阶交叉多元线获取所述训练集中的待调整值以及所述待调整5根据所述训练集训练初始二阶交叉多元线性回归模型得到目标二阶交叉多元线[0008]本发明的有益效果在于：将历史销售数据分为训练集和[0009]图1为本发明实施例的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法的步骤流图2为本发明实施例的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法的数据流图3为本发明实施例的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法的另一步图4为本发明实施例的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法的模型结图5为本发明实施例的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测终端的结构示获取所述训练集中的待调整值以及所述待调整根据所述训练集训练初始二阶交叉多元线性回归模型得到目标二阶交叉多元线6若所述历史销售数据为离散型数据，则通过Embedding方法将所述历史销售数据[0016]由上述描述可知，将训练数据输入初始二阶交叉多元线性回归模型得到预测销将所述训练集中的训练数据输入所述初始二阶交叉多元线性回归模型的线性层将所述训练数据输入所述初始二阶交叉多元线性回归模型的交叉层计算得到交7;;ivj表示特征i和特征j的交叉在所述交叉层的权重；xixj表示交叉项，;;;;;式中，no_mask表示为0的掩码mask_symbol的总数量；mask_symbol表示掩码；8算机程序时实现上述的一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法9[0036]本发明上述一种基于二阶交叉多元线性回归的销量预测方法及终端能够适用于[0048]将经过S11_S13处理后的历史销售数据划分为样本用于模型训练，每条样本包括;;;;;;;目标张量target不相等的位置生成为0的掩码ma;其中，agg_input是忽略了张量input的缺失值的输入数据，agg_target是张量述初始二阶交叉多元线性回归模型进行测试，判断测试时的损失函数的值是否小于预设[0074]为了避免模型自身局限性导致的预测不准确问题，或实称当下预测的周期为本期（从当前时间往后的第一预设时间段内，通常为六个y=⃞"wn-ym-x,k=1,2,…,n,m≥n+1；;4、上期销量*去年同期环比：其中去年同期环比的公式为环比增长率=（本期在存储器3上并可在所述处理器2上运行的计算机程序，所述处理器2执行所述计算机程序[0078]综上所述，本发明提供了一种基于二阶交叉多元线性回归的销售预测方法及终