基于集成学习的海外仓库存需求预测模型设计与实现

摘要

随着国家“一带一路”政策的推广以及互联网的广泛应用，跨境电商运营模式以高效、开放、便捷和低门槛的优势开始得到中小型企业的青睐。然而，由于跨境电商海外仓库存成本高、备货周期长的特点，如果无法使用有效的库存需求预测方式，就会产生高额的库存费用，同时也非常不利于企业在新市场的竞争。因此快速、有效的库存需求预测成为解决这一问题的有效手段。　　本论文就跨境电商海外仓的库存需求问题，对海外仓模式的相关库存需求理论进行分析。目前常见的库存需求预测方法处理大数据的能力较弱，且预测准确性较低。因此，本文围绕海外仓库存备货周期特点，结合跨境电商平台数据建立特征并通过集成学习模型LightGBM设计实现了海外仓的库存需求预测模型。　　为了进一步提高集成学习预测模型的准确率，本文通过对LightGBM模型的关键超参数进行研究，提出了使用果蝇优化算法(FOA)对库存需求预测模型的超参数进行优化的方法。同时，由于标准果蝇优化算法存在容易陷入局部最优、后期收敛速度慢的问题，本文采用彩票调度算法和步长控制对其进行优化，并设置参数控制其收敛速度，通过实验对优化后的果蝇算法(LSSFOA)进行了性能验证。通过优化的果蝇算法对LightGBM模型的超参数进行优化，建立了基于LSSFOA-LightGBM的海外仓库存需求预测模型。　　仿真实验结果表明：相对于未优化的LightGBM预测模型，训练后LSSFOA-LightGBM模型有效的提高了预测结果的准确率，更适应于解决跨境电商企业基于大数据的库存需求预测问题。同时，对比分析了XGBoost预测模型和优化后的LSSFOA-XGBoost预测模型，通过评价等级分析，本论文提出LSSFOA-LightGBM算法都有更好的预测结果。　　最后，本文通过Django开发框架实现了一个基于商品销量预测信息的数据可视化系统模块，对不同模型的预测结果进行了数据可视化展示，以达到帮助海外仓库存优化的目的。

目录

声明

第1章绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.1.1 引言及问题的提出

1.1.2 准备解决的问题

1.2 相关文献综述

1.2.1 库存需求预测研究现状

1.2.2 LightGBM模型研究现状

1.2.3 果蝇优化算法研究现状

1.3 创新点

1.4 论文研究内容及章节安排

第2章相关知识介绍

2.1 海外仓库存理论

2.1.1 跨境电商出口库存模式

2.1.2 海外仓库存作用

2.1.3 库存控制理论

2.1.4 库存需求预测方法

2.1.5 海外仓库存需求预测方案

2.2 LightGBM模型

2.2.1 集成学习思想概述

2.2.2 GBDT算法

2.2.3 LightGBM模型原理

2.2.4 LightGBM超参数

2.3 果蝇优化算法

2.4 预测模型评价标准

2.5 本章小结

第3章基于LightGBM模型的海外仓库存需求预测研究

3.1 基于海外仓的LightGBM库存需求预测模型设计

3.1.1 模型结构

3.1.2 模型设置

3.2 跨境电商数据集的预处理和特征提取

3.2.1 需求预测数据集

3.2.2 特征工程构建

3.3 实验设置及结果分析

3.3.1 实验环境

3.3.2 实验评价标准

3.3.3 实验结果分析

3.4 本章小结

第4章基于LSSFOA-LightGBM的海外仓库存需求预测模型的建立

4.1 混合彩票调度和步长控制的果蝇算法

4.1.1 LSSFOA算法思想

4.1.2 LSSFOA算法的设计与实现

4.1.3 LSSFOA算法实验及结果分析

4.2 LSSFOA-LightGBM预测模型结构设计

4.2.1 LightGBM预测模型的超参数优化设计

4.2.2 LSSFOA-LightGBM预测模型

4.3 LSSFOA-LightGBM的预测仿真实验

4.3.1 实验设置

4.3.2 仿真实验结果

4.4 LSSFOA-LightGBM模型对比实验

4.5 本章小结

第5章基于海外仓的库存需求预测模型的应用

5.1 系统开发环境

5.2 系统设计

5.3 预测查询模块

5.4 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果