CN108764704A - 一种基于人工智能的货源分配的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于人工智能的货源分配的方法，涉及烟草资源分配、人工智能技术，充分利用烟草行业数据，结合人工智能算法，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，深度挖掘各指标之间深层关联关系，实现了零售户货源策略的自动分配。首先，选取卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，经过信号的前向传播和误差的反向传播两个过程，构建各指标之间的关联关系。然后，进行多次反复模型训练，将利用模型训练得到的参数，结合历史各维度指标数据作为BP神经网络模型的入参，自动计算零售客户的货源分配量。本发明减少货源分配过程中人为因素的影响，提高货源分配结果与客户需求的吻合度。
Description
技术领域
本发明涉及烟草资源分配、人工智能技术，具体的说是一种基于人工智能的货源分配的方法。
背景技术
我国烟草行业的专卖体制决定了卷烟不能完全按照市场需求进行生产和销售，这意味着工业公司生产的货源不能完全满足商业公司的需求，这也必然导致商业公司不能完全满足卷烟零售客户的市场销售需求。如何将有限的货源更合理、有效的分配到零售客户，是烟草商业公司运营过程中一直在探索解决的重要问题。
烟草行业中传统的货源分配方法，通常使用零售户订购量结合订足率、订足面等指标，选择一个相对简单的数学算法来计算零售户的投放量。烟草行业这种传统的资源分配方法中，计算过程参考维度较少，数学算法有一定局限，计算出的投放量难以完全匹配零售户的订货需求。同时，数学算法对于不同输入参数、不同参考时间计算出来的结果存在一定差异。在货源分配过程中，人为因素对分配结果较大影响。鉴于此种问题，需要选择一种可以参考更广泛数据范围，能够将人为因素干扰降低到最低的新算法。
发明内容
本发明针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种一种基于人工智能的货源分配的方法。
本发明所述一种基于人工智能的货源分配的方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：所述一种基于人工智能的货源分配的方法，充分利用烟草行业数据，结合人工智能算法，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，深度挖掘各指标之间深层关联关系，实现了零售户货源策略的自动分配。
具体的，所述烟草行业数据具体指卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标。
具体的，所述卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，包括社会销量、社会库存、市场价格、客户货源分配量、订单需求量、订单订购量、卷烟订购户数、订足户数、订足率、订足面。
具体的，选取卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，经过信号的前向传播和误差的反向传播两个过程，构建各指标之间的关联关系。
具体的，在实际运用中进行多次反复模型训练，通过实际数据对训练结果进行验证，直到验证结果与实际偏差最小，此时得到参数即可为货源分配模型的参数。
具体的，将利用模型训练得到的参数，结合历史各维度指标数据作为BP神经网络模型的入参，即可自动计算零售客户的货源分配量。
本发明所述一种基于人工智能的货源分配的方法，与现有技术相比具有的有益效果是：本发明摒弃了传统货源分配过程中根据经验选择计算模型的弊端，充分利用烟草行业数据，结合人工智能算法，通过模型的自主学习能力，深度挖掘各指标之间深层关联关系，实现了零售户货源策略的自动分配；减少货源分配过程中人为因素的影响，提高货源分配结果与客户需求的吻合度。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清查、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
实施例
本实施例提出一种基于人工智能的货源分配的方法，摒弃传统货源分配过程中根据经验选择计算模型的弊端，充分利用烟草行业数据，结合人工智能算法，通过模型的自主学习能力，深度挖掘各指标之间深层关联关系，实现了零售户货源策略的自动分配。
这里，烟草行业数据具体指卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标；卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，一般包括包括社会销量、社会库存、市场价格、客户货源分配量、订单需求量、订单订购量、卷烟订购户数、订足户数、订足率、订足面等。
结合人工智能算法，通过模型的自主学习能力，主要是利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力；经过信号的前向传播和误差的反向传播两个过程，构建各指标之间的关联关系。这里，BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，其算法称为BP算法。BP神经网络的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。
此外，为了得到货源分配模型的参数，在实际运用中进行多次反复模型训练，通过实际数据对训练结果进行验证，直到验证结果与实际偏差最小，此时得到的模型参数即可作为货源分配模型的参数。然后，将上述利用模型训练得到的参数，结合历史各维度指标数据作为BP神经网络模型的入参，即可自动计算零售客户的货源分配量。
本实施例基于人工智能的货源分配的方法，具体实现流程包括：1)选取卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标(包括社会销量、社会库存、市场价格、客户货源分配量、订单需求量、订单订购量、卷烟订购户数、订足户数、订足率、订足面等)，2)利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，经过信号的前向传播和误差的反向传播两个过程，构建各指标之间的关联关系；3)在实际运用中支持多次反复模型训练，通过实际数据对训练结果进行验证，直到验证结果与实际偏差最小，此时的模型参数即可作为货源分配模型的参数；4)利用模型训练得到的参数，结合历史各维度指标数据作为BP神经网络模型的入参，即可自动计算零售客户的货源分配量。综上可见，本实施例基于人工智能中BP神经网络模型算法，结合卷烟市场信息、零售户订单信息实现货源策略的自动分配。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (6)
1.一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于,充分利用烟草行业数据，结合人工智能算法，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，深度挖掘各指标之间深层关联关系，实现了零售户货源策略的自动分配。
2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于，所述烟草行业数据具体指卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标。
3.根据权利要求2所述一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于，所述卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，包括社会销量、社会库存、市场价格、客户货源分配量、订单需求量、订单订购量、卷烟订购户数、订足户数、订足率、订足面。
4.根据权利要求3所述一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于，选取卷烟营销中市场维度和客户订单维度的主要指标，利用人工智能中BP神经网络模型的自主学习能力，经过信号的前向传播和误差的反向传播两个过程，构建各指标之间的关联关系。
5.根据权利要求4所述一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于，在实际运用中进行多次反复模型训练，通过实际数据对训练结果进行验证，直到验证结果与实际偏差最小，此时得到参数即可为货源分配模型的参数。
6.根据权利要求5所述一种基于人工智能的货源分配的方法，其特征在于，将利用模型训练得到的参数，结合历史各维度指标数据作为BP神经网络模型的入参，即可自动计算零售客户的货源分配量。
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