典型文献
基于CMAES-LSTM的便利店SKU日销量预测方法
文献摘要：
准确预测便利店的商品销量是库存管理的重要依据,稳健的库存能够有效避免缺货和积压带来的经济损失.目前连锁便利店各门店的每日订货依靠店长的经验以及针对某些SKU(Stock Keeping Unit)的企业统一策略.通过构建门店-SKU粒度的日销量时间序列,并引入外部信息作为协变量输入LSTM网络,对每个模型通过CMAES独立调参后进行预测.实验结果表明,对某连锁便利店300家门店近2年的销售数据进行预测,该方法在准确性和稳定性较现有方法均取得了显著的提升.
文献关键词：
长短期记忆神经网络;销量预测;时间序列;进化策略
中图分类号：
作者姓名：
万忠赫;姜同强;张青川
作者机构：
北京工商大学计算机与信息工程学院 北京100048;农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室 北京100048;食品安全大数据技术北京市重点实验室 北京100048
文献出处：
引用格式：
[1]万忠赫;姜同强;张青川-.基于CMAES-LSTM的便利店SKU日销量预测方法)[J].计算机应用与软件,2022(05):48-53
A类：
CMAES
B类：
SKU,日销,销量预测,准确预测,商品销量,库存管理,缺货,积压,压带,连锁便利店,各门,门店,订货,店长,Stock,Keeping,Unit,外部信息,协变量,家门,销售数据,长短期记忆神经网络,进化策略
AB值：
0.382374
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