專利名稱：基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域和管理工程與科學(xué)領(lǐng)域，提出了一種基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
需求預(yù)測(cè)精度直接影響產(chǎn)品安全庫(kù)存量，關(guān)系到企業(yè)利潤(rùn)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，是企業(yè) 供應(yīng)鏈管理中所有戰(zhàn)略與規(guī)劃決策的基礎(chǔ)。自二十世紀(jì)八十年代，產(chǎn)品間的替代吸引了學(xué) 者的目光，消費(fèi)者在面臨缺貨時(shí)可以選擇功能相近的產(chǎn)品來(lái)代替，既減少了零售商的缺貨 損失，也提升了企業(yè)利潤(rùn)和顧客滿意度。但是，目前需求預(yù)測(cè)研究中大都沒(méi)有考慮產(chǎn)品間的 替代，或雖然考慮了，但在刻畫(huà)替代性問(wèn)題上僅假定替代率為一個(gè)確定值或隨機(jī)變量，這對(duì) 實(shí)踐的指導(dǎo)意義是有限的，需要引入一種新的方法和工具來(lái)有效完成需求的替代率估計(jì)。 目前該領(lǐng)域的研究中依然存在的問(wèn)題是(1)替代率估算時(shí)過(guò)于依賴專家的經(jīng)驗(yàn)；(2)構(gòu)建 需求預(yù)測(cè)模型時(shí)采用的尋優(yōu)算法為啟發(fā)式算法，算法效率低。在這樣的背景下，產(chǎn)品間的可替代性對(duì)需求預(yù)測(cè)提出了新的挑戰(zhàn)。而鄰近替代是 零售業(yè)環(huán)境中，同時(shí)考慮基于品類和基于缺貨的替代條件下更為實(shí)際和有效的替代方式。 它是指品類i只在鄰近的兩種品種內(nèi)進(jìn)行替代(即除序列的首尾兩種品種外，其余品種的 替代嘗試次數(shù)為2)。廣義鄰近替代是對(duì)鄰近替代的擴(kuò)展，因?yàn)樵趯?shí)際生活中，顧客可選擇 的替代品可能不止上下可替代的兩種產(chǎn)品。由于鄰近替代的前提是將產(chǎn)品按一定規(guī)則排 序后再在鄰近的產(chǎn)品間進(jìn)行替代，因此排序標(biāo)準(zhǔn)尤為重要。通常排序依據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)就是影響 產(chǎn)品替代性的產(chǎn)品屬性。但是很難準(zhǔn)確知道這些屬性因素對(duì)替代性的具體影響，很可能經(jīng) 驗(yàn)上認(rèn)為比較重要的因素在實(shí)際中的影響并不大。所以，如何客觀地選擇屬性并確定其權(quán) 重(用于衡量屬性對(duì)替代性影響的程度)是基于替代率估計(jì)的需求預(yù)測(cè)方法的關(guān)鍵技術(shù)之
ο

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于要解決已有技術(shù)存在的問(wèn)題，提供一種基于廣義鄰近替代的產(chǎn) 品需求預(yù)測(cè)方法，通過(guò)估算各類產(chǎn)品間的廣義鄰近替代率，基于此建立一種基于支持向量 機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。為達(dá)到上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案一種基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，通過(guò)估算各類產(chǎn)品間的廣義鄰近替 代率，基于此建立一種基于支持向量機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。具體操作步驟如下A、建模樣本構(gòu)造；B、構(gòu)造步驟A中的樣本數(shù)據(jù)估算每個(gè)產(chǎn)品品類的屬性權(quán)重值；C、根據(jù)步驟B中得到的權(quán)重值，利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分 類；D、針對(duì)步驟C中的K類樣本數(shù)據(jù)，對(duì)每一類的產(chǎn)品品類進(jìn)行排序；
Ε、提出一種廣義鄰近替代的定義，計(jì)算產(chǎn)品間的廣義鄰近替代率；F、利用步驟E中得到的廣義鄰近替代率，建立一個(gè)基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè) 模型。上述步驟A中的建模樣本是包括產(chǎn)品品類的名稱、符號(hào)及相關(guān)的屬性集合，所述符號(hào) 是指廣義鄰近替代率估計(jì)算法的各條程序語(yǔ)句包含的常量名稱、變量名稱；其特征在于所 述步驟A中的建模樣本構(gòu)造步驟如下Al、對(duì)于各產(chǎn)品品類的屬性數(shù)據(jù)按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化，將描述型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型 數(shù)據(jù)；Α2、采用歸一化、離散化數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行處理，得到最終用于建模的樣本數(shù) 據(jù)。上述步驟B中的估算每個(gè)產(chǎn)品品類的屬性權(quán)重值方法的步驟如下Bi、對(duì)步驟A中得到的樣本數(shù)據(jù)中各品類的屬性變量作回歸分析，計(jì)算各屬性的 復(fù)相關(guān)系數(shù)P i ；B2、將屬性的權(quán)重值Wi定義為各屬性復(fù)相關(guān)系數(shù)倒數(shù)的絕對(duì)值，其計(jì)算公式如 下
Wi~,/ = 1,2,…,眾
7=1上述步驟C中的利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分類的操作步驟如 下Cl、任意選取K個(gè)樣本作為初始的簇中心；C2、根據(jù)每個(gè)聚類中所有對(duì)象的均值，計(jì)算樣本集中每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的 加權(quán)歐式距離，并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)的對(duì)象進(jìn)行劃分；C3、計(jì)算簇的平均值，得到新的K個(gè)簇的中心；C4、重復(fù)步驟C2和C3，直到滿足迭代次數(shù)，這樣相似的產(chǎn)品將劃分為一類。上述步驟D中的品類排序方法步驟如下D1、對(duì)每個(gè)品種賦一個(gè)屬性加權(quán)和，并針對(duì)該品種挑選m個(gè)屬性；D2、利用步驟B中計(jì)算得到的相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算每類品種的屬性加權(quán)和；D3、根據(jù)D2中的屬性加權(quán)和對(duì)品種進(jìn)行非遞減排序。上述步驟E中提出一種廣義鄰近替代的思想，并計(jì)算廣義鄰近替代率矩陣的操作 步驟如下E1、提出一種廣義鄰近替代的定義；E2、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于品類的廣義鄰近替代率矩陣；E3、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于缺貨的廣義鄰近替代率矩陣；上述的廣義鄰近替代的定義如下E11、品類i只在鄰近的N種品種內(nèi)進(jìn)行廣義N次替代，即除序列的首尾N種品種 夕卜，其余品種的替代嘗試次數(shù)為2*N ；E12、基于品類的廣義鄰近替代是指當(dāng)消費(fèi)者的第一選擇是品種j，但因品種j未 被包含在該類產(chǎn)品中而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其中產(chǎn)品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品；E13、基于缺貨的廣義鄰近替代是指消費(fèi)者因品種j缺貨而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其中產(chǎn)品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品。上述步驟E2所述的基于品類的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E21、以Ciij來(lái)描述基于品類的廣義鄰近替代率，其計(jì)算公式如下
<formula>formula see original document page 7</formula>其中prj表示顧客的忠誠(chéng)度，Dit表示i產(chǎn)品在t時(shí)期的初始需求(假設(shè)為廣義N 次鄰近替代，則1 < r彡N)。上述步驟E3所述的基于缺貨的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E31、分別計(jì)算每一個(gè)類中各數(shù)據(jù)樣本間的加權(quán)歐氏距離du，其計(jì)算公式如下<formula>formula see original document page 7</formula>其中Xi= {xn,xi2,. . . xip}T, Xj = {xyxp, · · · xJp}T 分別表示兩個(gè)對(duì)象，wk(k = 1， 2，…，ρ)表示每個(gè)變量的權(quán)重。E32、將基于缺貨的廣義鄰近替代率刻畫(huà)為距離的函數(shù)，其計(jì)算公式如下β ij = (I-Clij) · Prj, 1 彡 i 彡 n，j = i_l，i+1上述步驟F所述的基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè)方法的操作步驟如下F1、分析廣義鄰近替代率與需求預(yù)測(cè)間的關(guān)系，分別計(jì)算產(chǎn)品的核心需求和有效 需求；F2、建立基于支持向量機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。上述步驟Fl所述的產(chǎn)品的核心需求和有效需求的操作步驟如下F11、產(chǎn)品j在t時(shí)期的核心需求等于在t時(shí)期的基本需求加上由于產(chǎn)品j基于品 類替代下的產(chǎn)品需求；F12、產(chǎn)品j在t時(shí)期的有效需求等于在t時(shí)期的核心需求加上由于產(chǎn)品j缺貨， 被廣義鄰近的產(chǎn)品i替代所產(chǎn)生的需求。本發(fā)明與已有技術(shù)相比較，具有如下面顯而易見(jiàn)的突出實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著有點(diǎn) 本發(fā)明提出了一種廣義鄰近替代的思想，能夠更為精確地估算產(chǎn)品間的替代率，在一定程 度上提高了產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)的精度。


圖1是基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法操作的流程2是基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型的具體操作流程圖
具體實(shí)施例方式本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例結(jié)合

如下實(shí)施例一本實(shí)施基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法是基于鄰近替代的方 式，提出一種廣義鄰近替代的定義，通過(guò)計(jì)算產(chǎn)品之間的鄰近替代率，刻畫(huà)產(chǎn)品之間的可替代程度，構(gòu)建一個(gè)基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型。具體操作步驟如下A、建模樣本構(gòu)造；B、構(gòu)造步驟A中的樣本數(shù)據(jù)估算每個(gè)產(chǎn)品品類的屬性權(quán)重值；
C、根據(jù)步驟B中得到的權(quán)重值，利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分 類；D、針對(duì)步驟C中的K類樣本數(shù)據(jù)，對(duì)每一類的產(chǎn)品品類進(jìn)行排序；E、提出一種廣義鄰近替代的定義，計(jì)算產(chǎn)品間的廣義鄰近替代率；F、利用步驟E中得到的廣義鄰近替代率，建立一個(gè)基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求 預(yù)測(cè)模型。實(shí)施例二 本實(shí)施例與實(shí)施例一基本相同，特別之處如下上述步驟A中的建模樣 本是包括產(chǎn)品品類的名稱、符號(hào)及相關(guān)的屬性集合，所述符號(hào)是指廣義鄰近替代率估計(jì)算 法的各條程序語(yǔ)句包含的常量名稱、變量名稱；其特征在于所述步驟A中的建模樣本構(gòu)造 步驟如下Al、對(duì)于各產(chǎn)品品類的屬性數(shù)據(jù)按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化，將描述型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型 數(shù)據(jù)；A2、采用歸一化、離散化數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行處理，得到最終用于建模的樣本數(shù) 據(jù)。Bi、對(duì)步驟A中得到的樣本數(shù)據(jù)中各品類的屬性變量作回歸分析，計(jì)算各屬性的 復(fù)相關(guān)系數(shù)P i ；B2、將屬性的權(quán)重值Wi定義為各屬性復(fù)相關(guān)系數(shù)倒數(shù)的絕對(duì)值，其計(jì)算公式如 下
<formula>formula see original document page 8</formula>上述步驟C中的利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分類的操作步驟如 下Cl、任意選取K個(gè)樣本作為初始的簇中心；C2、根據(jù)每個(gè)聚類中所有對(duì)象的均值，計(jì)算樣本集中每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的 加權(quán)歐式距離，并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)的對(duì)象進(jìn)行劃分；C3、計(jì)算簇的平均值，得到新的K個(gè)簇的中心；C4、重復(fù)步驟C2和C3，直到滿足迭代次數(shù)，這樣相似的產(chǎn)品將劃分為一類。上述步驟D中的品類排序方法步驟如下D1、對(duì)每個(gè)品種賦一個(gè)屬性加權(quán)和，并針對(duì)該品種挑選m個(gè)屬性；D2、利用步驟B中計(jì)算得到的相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算每類品種的屬性加權(quán)和；D3、根據(jù)D2中的屬性加權(quán)和對(duì)品種進(jìn)行非遞減排序。上述步驟E中提出一種廣義鄰近替代的思想，并計(jì)算廣義鄰近替代率矩陣的操作 步驟如下E1、提出一種廣義鄰近替代的定義；E2、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于品類的廣義鄰近替代率矩陣；
E3、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于缺貨的廣義鄰近替代率矩陣；上述的廣義鄰近替代的定義如下E11、品類i只在鄰近的N種品種內(nèi)進(jìn)行廣義N次替代，即除序列的首尾N種品種外，其余品種的替代嘗試次數(shù)為2*N ；E12、基于品類的廣義鄰近替代是指當(dāng)消費(fèi)者的第一選擇是品種j，但因品種j未 被包含在該類產(chǎn)品中而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其中產(chǎn)品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品；E13、基于缺貨的廣義鄰近替代是指消費(fèi)者因品種j缺貨而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其 中產(chǎn)品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品。上述步驟E2所述的基于品類的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E21、以Ciij來(lái)描述基于品類的廣義鄰近替代率，其計(jì)算公式如下
<formula>formula see original document page 9</formula>其中prj表示顧客的忠誠(chéng)度，Dit表示i產(chǎn)品在t時(shí)期的初始需求(假設(shè)為廣義N 次鄰近替代，則1 < r彡N)。上述步驟E3所述的基于缺貨的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E31、分別計(jì)算每一個(gè)類中各數(shù)據(jù)樣本間的加權(quán)歐氏距離Clij，其計(jì)算公式如下<formula>formula see original document page 9</formula>其中<formula>formula see original document page 9</formula> 分別表示兩個(gè)對(duì)象，wk(k = 1， 2，…，ρ)表示每個(gè)變量的權(quán)重。E32、將基于缺貨的廣義鄰近替代率刻畫(huà)為距離的函數(shù)，其計(jì)算公式如下<formula>formula see original document page 9</formula>
上述步驟F所述的基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè)方法的操作步驟如下F1、分析廣義鄰近替代率跟需求預(yù)測(cè)間的關(guān)系，分別計(jì)算產(chǎn)品的核心需求和有效 需求；F2、建立基于支持向量機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。上述步驟Fl所述的產(chǎn)品的核心需求和有效需求的操作步驟如下F11、產(chǎn)品j在t時(shí)期的核心需求等于在t時(shí)期的基本需求加上由于產(chǎn)品j基于品 類替代下的產(chǎn)品需求；F12、產(chǎn)品j在t時(shí)期的有效需求等于在t時(shí)期的核心需求加上由于產(chǎn)品j缺貨， 被廣義鄰近的產(chǎn)品i替代所產(chǎn)生的需求。實(shí)施例三本實(shí)施例所述方案的應(yīng)用環(huán)境是面向零售企業(yè)多品類銷售的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)問(wèn)題。下面結(jié)合說(shuō)明書(shū)附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。參照?qǐng)D1，示出了本實(shí)施例的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法操作的流程 圖。操作步驟如下
步驟101、對(duì)樣本的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理成所需的樣本格式。步驟102、利用步驟101得到的屬性樣本，根據(jù)不同的屬性重要度不同，對(duì)所有的 品類的屬性權(quán)重賦值。步驟103、對(duì)所有的品類利用加權(quán)聚類算法進(jìn)行分類，劃分為不用的Cluster，這 樣每個(gè)Cluster內(nèi)的樣本相似性最大。步驟104、對(duì)每個(gè)Cluster內(nèi)的所有樣本按照一定的排序規(guī)則進(jìn)行非遞減排序。這 個(gè)排序的規(guī)則定義為每個(gè)品類的屬性加權(quán)和。步驟105、計(jì)算每個(gè)Cluster內(nèi)的每個(gè)樣本被上下相鄰近的N類產(chǎn)品替代的替代率 矩陣，得到產(chǎn)品間的廣義鄰近替代率。步驟106、利用步驟105中得到的廣義鄰近替代率，建立一個(gè)基于廣義鄰近替代的 產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型。實(shí)施例四參照?qǐng)D2，示出了本實(shí)施例的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型的具體操作 流程(假設(shè)廣義N次)。步驟201、對(duì)樣本的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，整理成所需的樣本格式。步驟202、根據(jù)替代的兩種類型，計(jì)算基于品類的產(chǎn)品替代率矩陣，得到產(chǎn)品間基 于品類的廣義鄰近替代率。步驟203、計(jì)算基于缺貨的產(chǎn)品替代率矩陣，得到產(chǎn)品間基于缺貨的廣義鄰近替代
率。步驟204、建立基于品類替代的核心需求模型，則某一品類的核心需求等于基本需 求加上基于品類替代下的產(chǎn)品需求。步驟205、建立基于缺貨替代的有效需求模型，某一品類在一段時(shí)期內(nèi)的有效需求 等于在該時(shí)期內(nèi)的核心需求加上由于該品類缺貨，被廣義鄰近的產(chǎn)品替代所產(chǎn)生的需求。步驟206、對(duì)得到的有效需求重組樣本，建立基于支持向量機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。根 據(jù)零售業(yè)實(shí)際情況及經(jīng)驗(yàn)，確定預(yù)測(cè)方法的輸入屬性和輸出屬性。然后將樣本集劃分為訓(xùn) 練樣本和測(cè)試樣本，訓(xùn)練樣本用于SVM回歸建模，測(cè)試樣本用于方法的驗(yàn)證和評(píng)估。以上對(duì)本說(shuō)明中基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè)方法，進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。本文結(jié) 合說(shuō)明書(shū)附圖和具體實(shí)施步驟進(jìn)行闡述只是用于幫助理解本發(fā)明的方法和核心思想；同 時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的方法和思想，在具體實(shí)施方式
和應(yīng)用范圍上 均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說(shuō)明書(shū)內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
一種基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于基于鄰近替代的方式，通過(guò)計(jì)算產(chǎn)品之間的鄰近替代率，刻畫(huà)產(chǎn)品之間的可替代程度，構(gòu)建一個(gè)基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型；具體操作步驟如下A、建模樣本構(gòu)造；B、構(gòu)造步驟A中的樣本數(shù)據(jù)估算每個(gè)產(chǎn)品品類的屬性權(quán)重值；C、根據(jù)步驟B中得到的權(quán)重值，利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分類；D、針對(duì)步驟C中的K類樣本數(shù)據(jù)，對(duì)每一類的產(chǎn)品品類進(jìn)行排序；E、提出一種廣義鄰近替代的定義，計(jì)算產(chǎn)品間的廣義鄰近替代率；F、利用步驟E中得到的廣義鄰近替代率，建立一個(gè)基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步 驟A中的建模樣本是包括產(chǎn)品品類的名稱、符號(hào)及相關(guān)的屬性集合，所述符號(hào)是指廣義鄰 近替代率估計(jì)算法的各條程序語(yǔ)句包含的常量名稱、變量名稱；所述步驟A中的建模樣本 構(gòu)造步驟如下Al、對(duì)于各產(chǎn)品品類的屬性數(shù)據(jù)按照標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行量化，將描述型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)；A2、采用歸一化、離散化數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)進(jìn)行處理，得到最終用于建模的樣本數(shù)據(jù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步 驟B中的估算每個(gè)產(chǎn)品品類的屬性的權(quán)重值方法的步驟如下Bi、對(duì)步驟A中得到的樣本數(shù)據(jù)中各品類的屬性變量作回歸分析，計(jì)算各屬性的復(fù)相 關(guān)系數(shù)P i ；B2、將屬性的權(quán)重值Wi定義為各屬性復(fù)相關(guān)系數(shù)倒數(shù)的絕對(duì)值，其計(jì)算公式如下<image>image see original document page 2</image>
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步 驟C中的利用加權(quán)KMeans聚類算法，對(duì)所有的產(chǎn)品進(jìn)行分類的操作步驟如下Cl、任意選取K個(gè)樣本作為初始的簇中心；C2、根據(jù)每個(gè)聚類中所有對(duì)象的均值，計(jì)算樣本集中每個(gè)對(duì)象與這些中心對(duì)象的加權(quán) 歐式距離，并根據(jù)最小距離重新對(duì)相應(yīng)的對(duì)象進(jìn)行劃分；C3、計(jì)算簇的平均值，得到新的K個(gè)簇的中心；C4、重復(fù)步驟C2和C3，直到滿足迭代次數(shù)，這樣相似的產(chǎn)品將劃分為一類。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述的 步驟D中的品類排序方法步驟如下D1、對(duì)每個(gè)品種賦一個(gè)屬性加權(quán)和，并針對(duì)該品種挑選m個(gè)屬性；D2、利用步驟B中計(jì)算得到的相應(yīng)的權(quán)重，計(jì)算每類品種的屬性加權(quán)和；D3、根據(jù)D2中的屬性加權(quán)和對(duì)品種進(jìn)行非遞減排序。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于所述步 驟E中提出一種廣義鄰近替代的思想，并計(jì)算廣義鄰近替代率矩陣的操作步驟如下El、提出一種廣義鄰近替代的定義；E2、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于品類的廣義鄰近替代率矩陣；E3、分別計(jì)算每一個(gè)類中基于缺貨的廣義鄰近替代率矩陣。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于步驟El 所述的廣義鄰近替代的定義如下E11、品類i只在鄰近的N種品種內(nèi)進(jìn)行廣義N次替代，即除序列的首尾N種品種外，其 余品種的替代嘗試次數(shù)為2*N ；E12、基于品類的廣義鄰近替代是指當(dāng)消費(fèi)者的第一選擇是品種j，但因品種j未被包 含在該類產(chǎn)品中而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其中產(chǎn)品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品；E13、基于缺貨的廣義鄰近替代是指消費(fèi)者因品種j缺貨而轉(zhuǎn)向品種i的比例，其中產(chǎn) 品i是產(chǎn)品j的廣義鄰近產(chǎn)品。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于步驟E2 所述的基于品類的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E21、以α u來(lái)描述基于品類的廣義鄰近替代率，其計(jì)算公式如下<formula>formula see original document page 3</formula>其中Ph表示顧客的忠誠(chéng)度，Dit表示i產(chǎn)品在t時(shí)期的初始需求，假設(shè)為廣義N次鄰近 替代，則1 Sr <N。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于步驟E3 所述的基于缺貨的廣義鄰近替代率估計(jì)方法的操作步驟如下E31、分別計(jì)算每一個(gè)類中各數(shù)據(jù)樣本間的加權(quán)歐氏距離du，其計(jì)算公式如下<formula>formula see original document page 3</formula>其中 <formula>formula see original document page 3</formula>分另Ij表示兩個(gè)對(duì)象，wk(k = 1, 2，...，ρ)表示每個(gè)變量的權(quán)重；E32、將基于缺貨的廣義鄰近替代率刻畫(huà)為距離的函數(shù)，其計(jì)算公式如下 <formula>formula see original document page 3</formula>
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于步驟F 所述的基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè)方法的操作步驟如下F1、分析廣義鄰近替代率與需求預(yù)測(cè)間的關(guān)系，分別計(jì)算產(chǎn)品的核心需求和有效需求；F2、建立基于支持向量機(jī)的需求預(yù)測(cè)模型。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于廣義鄰近替代的需求預(yù)測(cè)方法，其特征在于步驟Fl所 述的產(chǎn)品的核心需求和有效需求的操作步驟如下F11、產(chǎn)品j在t時(shí)期的核心需求等于在t時(shí)期的基本需求加上由于產(chǎn)品j基于品類替 代下的產(chǎn)品需求；F12、產(chǎn)品j在t時(shí)期的有效需求等于在t時(shí)期的核心需求加上由于產(chǎn)品j缺貨，被廣義鄰近的產(chǎn)品i替代所產(chǎn)生的需求。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)方法。本方法是基于鄰近替代的方式，提出一種廣義鄰近替代的定義，通過(guò)計(jì)算產(chǎn)品之間的鄰近替代率，刻畫(huà)產(chǎn)品之間的可替代程度，構(gòu)建一個(gè)基于廣義鄰近替代的產(chǎn)品需求預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明考慮了替代性情況下的需求預(yù)測(cè)，提高了需求預(yù)測(cè)的精度，提升了企業(yè)利潤(rùn)。
文檔編號(hào)G06Q10/04GK101807271SQ20101012637
公開(kāi)日2010年8月18日 申請(qǐng)日期2010年3月17日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月17日
發(fā)明者劉悅, 滕在霞, 高峻峻 申請(qǐng)人:上海大學(xué)