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本发明公开了一种基于人工神经网络时间序列预测的物资消耗预测方法。本发明首先将仓库历史物资消耗数据进行数据归一化处理,提升模型的收敛速度并提高模型精度;基于LSTM网络模型进行预测,解决了其他算法的过拟合问题;同时,根据物资的历史消耗速率设置不同的输入步长,能够更好地提高收敛速度;模型训练时采用自定义损失函数,该损失函数更接近于物资消耗的特点,能够获得更好的收敛速度。根据训练好的LSTM网络模型,可直接进行预测,获得预测结果。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462668 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202111577391.X G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2021.12.2
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