技术摘要：
本发明的实施方式提供了一种出单量预测方法、介质、装置和计算设备。该方法包括：基于目标出单量和/或历史出单量确定多个仓库的预测出单总量；基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的出单比例，不同货品的库存深度是指不同货品的库存量占仓库内所有货品的库  全部
背景技术：
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的 描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。 仓库出单量预测是一个经典的时序预测问题，旨在根据物流仓库的历史仓库出单 量数据来预测未来一段时间的仓库出单量。仓库出单量预测有助于辅助商家提前安排调配 仓库的出单计划，避免由于无法预测仓库出单量导致的人力物力浪费，仓库出单不及时，仓 库商品堆积等问题。 目前，预测仓库出单量时通常可以采用基于传统数学模型、机器学习模型或深度 学习模型的时序预测方法，比如指数平滑方法、决策树模型、长短期记忆网络模型等。但以 电商平台管理的电商仓库为例，在电商平台仓库出单量时，由于多个电商仓库之间相互调 拨补货可能会导致仓库出单量频繁变化，从而使得常见的一些仓库预测方法输出的预测结 果准确性下降，进而还可能会造成仓库出单效率低，调货发货不及时，甚至于仓库商品积压 严重。 因此，亟待设计一种改进的仓库出单量预测方案用以解决上述技术问题。
技术实现要素：
由于目前仓库出单量预测方法在电商平台仓库出单量时，由于多个电商仓库之间 相互调拨补货可能会导致仓库出单量频繁变化，使得仓库出单量预测方法输出的预测结果 准确性下降，进而还可能会造成仓库出单效率低，调货发货不及时，甚至于仓库商品积压严 重。因此非常需要一种改进的仓库出单量预测技术方案，以解决上述技术问题。 在本上下文中，本发明的实施方式期望提供一种出单量预测方法、装置、介质和计 算设备。 在本发明实施方式的第一方面中，提供了一种出单量预测方法，包括：基于目标出 单量和/或历史出单量确定多个仓库的预测出单总量；基于多个仓库中不同货品的库存深 度确定待预测仓库的出单比例，不同货品的库存深度是指不同货品的库存量占仓库内所有 货品的库存总量之比；根据预测出单总量和待预测仓库的出单比例确定待预测仓库的出单 量。 在一种可能的实施例中，基于目标出单量和/或历史出单量确定多个仓库的预测 出单总量，包括： 基于目标出单量、历史出单量以及提升因子，通过多个模型计算出多个仓库的预 测出单总量，其中提升因子用于指示与多个仓库实际出单量关联的外部因素的量化值。 在一种可能的实施例中，通过多个模型计算出多个仓库的预测出单总量，具体包 4 CN 111598495 A 说　明　书 2/11 页 括: 从目标出单量中提取第一特征组，第一特征组包括目标出单时间对应的目标出单 量特征； 从历史出单量中提取第二特征组，第二特征组包括目标出单时间对应的历史出单 量特征和/或外部因素特征； 将第一特征组、第二特征组以及提升因子输入至多个模型以获取多个初始预测出 单总量； 根据预设权重将多个初始预测出单总量融合为多个仓库的预测出单总量。 在一种可能的实施例中，提升因子包括促销活动提升因子，促销活动提升因子是 由促销期间出单量与平销期间出单量确定的。 在一种可能的实施例中，多个模型包括季节性自回归集成移动平均SARIMAX模型、 机器学习梯度提升决策树GBDT模型、改进决策树XGBOOST模型中的一种或组合。 在一种可能的实施例中，将第一特征组、第二特征组以及提升因子输入至多个模 型以获取多个初始预测出单总量，具体包括： 将第一特征组输入至多个模型中的SARIMAX模型得到第一初始预测出单总量；或 将第二特征组和提升因子输入至多个模型中的GBDT模型得到第二初始预测出单 总量；或 将第二特征组和提升因子输入至多个模型中的XGBOOST模型得到第三初始预测出 单总量； 根据预设权重将多个初始预测出单总量融合为多个仓库的预测出单总量，具体包 括： 根据预设权重将第一初始预测出单总量、第二初始预测出单总量以及第三初始预 测出单总量加权之和作为多个仓库的预测出单总量。 在一种可能的实施例中，基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的 出单比例，包括： 根据多个仓库中不同货品的库存深度、待预测仓库的历史出单比例以及不同货品 对应的调整系数来确定待预测仓库的出单比例，其中不同货品的库存深度包括历史库存深 度和/或目标出单时间对应的库存深度。 在一种可能的实施例中，基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的 出单比例之前，还包括： 基于历史库存深度和待预测仓库的历史出单比例，采用网格搜索方法确定不同货 品对应的调整系数。 在一种可能的实施例中，基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的 出单比例之前，还包括： 根据仓库补货数据、转仓调拨数据和不同货品的当前销售数据，预估目标出单时 间对应的库存深度。 在本发明实施方式的第二方面中，提供了一种出单量预测装置，包括： 出单总量预测单元，用于基于目标出单量和/或历史出单量确定多个仓库的预测 出单总量； 5 CN 111598495 A 说　明　书 3/11 页 出单比例预测单元，用于基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的 出单比例，不同货品的库存深度是指不同货品的库存量占仓库内所有货品的库存总量之 比； 出单量确定单元，用于根据预测出单总量和待预测仓库的出单比例确定待预测仓 库的出单量。 在一种可能的实施例中，出单总量预测单元在基于目标出单量和/或历史出单量 确定多个仓库的预测出单总量时，具体用于： 基于目标出单量、历史出单量以及提升因子，通过多个模型计算出多个仓库的预 测出单总量，其中提升因子用于指示与多个仓库实际出单量关联的外部因素的量化值。 在一种可能的实施例中，出单总量预测单元在通过多个模型计算出多个仓库的预 测出单总量时，具体用于: 从目标出单量中提取第一特征组，第一特征组包括目标出单时间对应的目标出单 量特征； 从历史出单量中提取第二特征组，第二特征组包括目标出单时间对应的历史出单 量特征和/或外部因素特征； 将第一特征组、第二特征组以及提升因子输入至多个模型以获取多个初始预测出 单总量； 根据预设权重将多个初始预测出单总量融合为多个仓库的预测出单总量。 在一种可能的实施例中，提升因子包括促销活动提升因子，促销活动提升因子是 由促销期间出单量与平销期间出单量确定的。 在一种可能的实施例中，多个模型包括季节性自回归集成移动平均SARIMAX模型、 机器学习梯度提升决策树GBDT模型、改进决策树XGBOOST模型中的一种或组合。 在一种可能的实施例中，出单总量预测单元在将第一特征组、第二特征组以及提 升因子输入至多个模型以获取多个初始预测出单总量时，具体用于： 将第一特征组输入至多个模型中的SARIMAX模型得到第一初始预测出单总量；或 将第二特征组和提升因子输入至多个模型中的GBDT模型得到第二初始预测出单 总量；或 将第二特征组和提升因子输入至多个模型中的XGBOOST模型得到第三初始预测出 单总量； 出单总量预测单元在根据预设权重将多个初始预测出单总量融合为多个仓库的 预测出单总量时，具体用于： 根据预设权重将第一初始预测出单总量、第二初始预测出单总量以及第三初始预 测出单总量加权之和作为多个仓库的预测出单总量。 在一种可能的实施例中，出单比例预测单元在基于多个仓库中不同货品的库存深 度确定待预测仓库的出单比例时，具体用于： 根据多个仓库中不同货品的库存深度、待预测仓库的历史出单比例以及不同货品 对应的调整系数来确定待预测仓库的出单比例，其中不同货品的库存深度包括历史库存深 度和/或目标出单时间对应的库存深度。 在一种可能的实施例中，出单比例预测单元还用于： 6 CN 111598495 A 说　明　书 4/11 页 在基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的出单比例之前，基于历 史库存深度和待预测仓库的历史出单比例，采用网格搜索装置确定不同货品对应的调整系 数。 在一种可能的实施例中，出单比例预测单元还用于： 在基于多个仓库中不同货品的库存深度确定待预测仓库的出单比例之前，根据仓 库补货数据、转仓调拨数据和不同货品的当前销售数据，预估目标出单时间对应的库存深 度。 在本发明实施方式的第三方面中，提供了一种介质，该介质存储有计算机可执行 指令，计算机可执行指令用于使计算机执行第一方面中任一实施例的方法。 在本发明实施方式的第四方面中，提供了一种计算设备，包括处理单元、存储器以 及输入/输出(In/Out，I/O)接口；存储器，用于存储处理单元执行的程序或指令；处理单元， 用于根据存储器存储的程序或指令，执行第一方面中任一实施例的方法；I/O接口，用于在 处理单元的控制下接收或发送数据。 本发明的实施方式提供的技术方案，可以预测多个仓库的预测出单总量以及各个 仓库的出单比例，从而通过多个仓库的预测出单总量以及待预测仓库的出单比例来确定该 待预测仓库的出单量，这样有助于避免多个仓库之间相互调拨补货造成的预测结果准确性 下降的问题，提高了出单量预测的准确性，进而有助于为合理安排进出单计划提供可靠依 据，提升仓库出单效率，解决因仓库商品积压而造成的仓库爆仓问题。 附图说明 通过参考附图阅读下文的详细描述，本发明示例性实施方式的上述以及其他目 的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本发明的若 干实施方式，其中： 图1示意性地示出了根据本发明实施方式的一种出单量预测方法的流程示意图； 图2示意性地示出了根据本发明实施例的一种出单总量确定方法的流程示意图； 图3示意性地示出了根据本发明实施例的一种出单量预测装置的结构示意图； 图4示意性地示出了根据本发明实施例的一种介质的结构示意图； 图5示意性地示出了根据本发明实施例的一种计算设备的结构示意图； 在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。