年销量

摘要： 2018年12月12日,山东销售枣庄分公司52站继去年销量破万吨后,今年再次刷新销量纪录,实现销量1.3万吨,比去2017年增长30.5%。同时,枣庄分公司15站实现销量1.1万吨,投运8年以来销量首次突破万吨,成为公司第2座万吨站。

摘要： 湛江石油与竹山、骏安两座加油站的“他有我营”合作经营到期在即,公司通过多次与两座加油站的业主进行洽谈,利用中石化品牌、加油卡、管理能力等优势,最终说服加油站业主,成功签订与竹山、骏安“他有我营”加油站续约合同,锁定轻油年销量超过两万吨的业绩。

摘要： 书商2月20日2018年法国十大畅销小说家出炉Bookseller近日,《费加罗报》公布了2018年法国十大畅销小说家的排行榜,纪尧姆·米索连续第八年占据头把交椅,马克·莱维的年销量仍然徘徊在百万册以下,自2005年《费加罗报》初次制榜以来连续第二年离开三甲。《费加罗报》的榜单根据德国消费者调查公司(GfK)对全法5000家书店的统计数据制作。

摘要： 2018年,我国汽车工业运行基本平稳,但在经历长达十年的行业上升周期之后,汽车产销情况正呈现阶段性增长下滑趋缓态势。

摘要： 两大''故宫''文创发展近况根据北京故宫2016年1月最新公布数据,北京故宫博物院现有藏品总数达1,862,690余件(套),这是故宫文创发展得天独厚的资源。截至2017年底,故宫文创产品已经突破10,000种,占到了全国开发文创产品种类的四分之一。2019年2月17日,故宫博物院前院长单霁翔在亚布力中国企业家论坛上提到,2017 年故宫文创收入15 亿元,比上年增长50%,其中故宫文创部线下收入近1 亿元,线上淘宝网店收入近5000 万元。

摘要： 2018年,国学普及读物的销量同比增长131%,古籍善本影印本的销量同比增长近200%,经、史、子、集四部中,除了经部,其他三类销量同比增速都超过110%……京东图书的这组数据让不少人感到惊讶。无独有偶,一些知名古籍出版社的权威版本也卖得十分火爆:人民文学出版社的《红楼梦》(套装上、下册)、中华书局的《点校本二十四史修订本:史记》(套装全10册)2018年销量同比增长近150%,商务印书馆的《西游记》2018年销量同比增长近500%……不论是实体书店还是网络书店,古籍类图书的品种增多、销售加速,正在成为趋势。

摘要： 本申请公开了一种销量预测模型的训练方法、销量预测方法及相关装置，其中，销量预测模型的训练方法包括：获取表征门店历史销售信息的多个样本数据；利用所述多个样本数据在多个维度上的特征差异构造新的样本数据；将所述样本数据与所述新的样本数据融合为训练样本，并利用所述训练样本对预先构建的神经网络进行训练，得到销量预测模型。解决了现有通过时间序列进行销量预测时适配性差、准确率较低的技术问题。

摘要： 本申请公开了一种销量预测模型的训练方法、销量预测方法及相关装置，其中，销量预测模型的训练方法包括：获取表征门店历史销售信息的多个样本数据；利用所述多个样本数据在多个维度上的特征差异构造新的样本数据；将所述样本数据与所述新的样本数据融合为训练样本，并利用所述训练样本对预先构建的神经网络进行训练，得到销量预测模型。解决了现有通过时间序列进行销量预测时适配性差、准确率较低的技术问题。

摘要： 本发明提出了一种不依赖自身历史销量数据的商品销量预测方法及系统，涉及商品销量预测技术领域。首先获取与待预测商品对应的同品类商品的商品参数特征数据和销量特征数据，并分别将两者输入预设的销量预测模型和因果推断模型中进行训练，得到不同商品参数组合与销量之间的回归模型，以预测销量，并得到各项商品参数与销量之间的因果模型，以实现不同商品参数组合对销量的因果效应定量分析，最后，将待预测商品对应的参数数据分别输入到回归模型和因果模型中进行预测，输出稳定的预测销量数据以及特定参数组合对销量的因果效应。实现对待预测商品的销量预测和观测不同商品参数组合对待预测商品上市后的销量影响，辅助优化商品设计以及生产制造。

摘要： 本公开提供了一种物品销量预测模型训练方法，可应用于数字营销技术领域，该方法包括：从历史操作数据中获取预设时间段内预设物品字典中的多个预设物品的操作记录；基于操作记录训练初始语义模型，得到语义分析模型；对于每个预设物品，基于语义分析模型的目标权重矩阵和由多个预设物品的多个特征向量组成的物品特征矩阵，生成预设物品的聚合特征向量；以及以多个预设物品的聚合特征向量作为训练样本，预设物品在预设时间段内的销量作为训练标签来训练初始网络模型，得到销量预测模型。此外，本公开还提供了一种物品销量预测模型训练装置、物品销量预测方法、物品销量预测装置、电子设备和存储介质。

摘要： 本申请公开了一种销量预测方法、销量预测装置及电子设备，该方法包括：获取待预测产品的历史销量数据；对历史销量数据进行预处理，得到历史销量序列；若历史销量数据的时间长度大于或等于设定阈值，则将历史销量序列输入已训练的第一循环神经模型进行预测，得到待预测产品的销量预测结果；若历史销量数据的时间长度小于设定阈值，则根据已训练的第二循环神经模型对待预测产品进行预测，得到待预测产品的销量预测结果。本申请通过采用不同的循环神经模型对不同时间长度的历史销量数据进行预测，能够提高循环神经模型的泛化能力，并进一步提高销量预测方法的准确性。

摘要： 一种商品销量预测系统和商品销量预测方法在此揭露。商品销量预测方法包含：根据第一商品，从关联商品数据库中搜寻对应第一商品的第一关联商品，其中关联商品数据库储存多个商品及分别对应所述商品的多个关联商品；通过电子商务平台根据第一关联商品和对应第一关联商品的价格区间，搜寻对应第一关联商品的多个成交记录数据和多个评价数据；根据所述成交记录数据及所述评价数据，产生对应第一商品的预测客户数量；及根据预测客户数量产生对应第一商品的预测销售数量。借此，可有效地预测第一商品的销售数量，使得对应第一商品的预测销售数量的准确性更为精准。

摘要： 本发明涉及安检技术领域，本发明提供一种降低安检比对开销量的检票方法、系统及存储介质，在传统检票方法的基础进行改进，增设标准征信人像图片对随行的乘客进行筛选；在客流高峰期，筛选出位于白名单内的乘客不用去人脸比对系统做人脸比对而是让其直接通过，而不在白名单内的乘客，及时进行人像比对，检测出异常人员立刻通报；这样减少了在客流高峰期地铁安检系统与公安联动系统的互动次数，有效避免了客流高峰期安检比对开销量的高占比，保证地铁检票系统中的其他安检业务的正常影响运行；当客流量下降到某个阈值时，人像比对系统再将刚才直接放行的白名单乘客进行人脸比对，保证每个乘客人脸比对的全面性同时还缓解检票系统服务器压力。

摘要： 本发明公开了一种基于小波分析和ARIMA‑LSTM的汽车销量预测方法，包括如下步骤：对已知的汽车销售量的时序数据进行数据预处理；对所述时序数据进行多次小波分解；对分解得到的各分量的序列进行平稳性检验，不平稳则进行差分处理，直到数据序列变成平稳数据序列；对经过平稳处理后的各分量的序列分别进行ARIMA训练并预测；将ARIMA训练过的数据进行小波重构；计算拟合值与真实值的残差；使用残差来训练LSTM网络；利用LSTM网络预测的残差对ARIMA模型的预测结果进行修正，实现最终预测。本发明结合时间序列分析和深度学习网络建立了新型预测模型，能够利用中小规模的历史汽车销售数据集实现对销售数据的准确预测，从而为汽车厂商提供数据支持。

摘要： 本申请公开一种销量预测方法及装置，本申请通过获取待测商品的商品属性、运营属性和实时访客量，将所述待测商品的商品属性和运营属性输入销量预测模型，得到所述销量预测模型输出的所述待测商品的销量转化率，其中，所述销量预测模型，以训练商品的商品属性和运营属性作为训练样本，以所述训练商品的销量转化率作为训练标签训练得到，将所述实时访客量与所述销量转化率相乘得到预测销量。本申请方案通过将待测商品的商品属性、运营属性输入至销量预测模型，得到销量转化率，相比于现有技术，将销量转化率作为商品的属性特征，去除了现有技术预测过程中需加入历史访客量的不稳定性因素，提高了销量预测的准确性。

摘要： 本申请涉及一种用于物品销量预测的特征构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取当前时间段的影响物品销量预测的影响因子的多个第一特征数据，以及基于各第一特征数据的时序特性对多个第一特征数据进行差分处理，得到第一差分特征数据；获取与当前时间段相关的历史时间段的影响因子的第二特征数据，以及基于各第二特征数据的时序特性对多个第二特征数据进行差分处理，得到第二差分特征数据；根据第一特征数据、第一差分特征数据、第二特征数据和第二差分特征数据构建物品销量预测的时序特征集。采用本方法能够使得构建出的特征具备时序性，从而使得构建出的特征能够很好地应用在物品销量预测领域。