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龙图腾网获悉杭州湖畔网络技术有限公司申请的专利基于AI的销量预测以及智能补货方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121563398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610087519.0，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权基于AI的销量预测以及智能补货方法及系统是由包一磊;王汉夫;祝武飞;陈耀辉;丁祥龙;李岚;徐晓萍设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的销量预测以及智能补货方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于AI的销量预测以及智能补货方法及系统，涉及销售管理领域，包括获取历史销量及商品特征数据，构建并优化销量预测模型；计算预测值置信区间边界和动态安全库存基准；当基础缺口低于安全库存基准时叠加补偿量确定补货需求；并根据供应商延迟系数启动多供应商并行补货机制。本发明实现了精准的销量预测和高效的库存管理，降低库存风险并提高补货效率。

本发明授权基于AI的销量预测以及智能补货方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI的销量预测以及智能补货方法，其特征在于，包括： 获取目标商品的历史销量数据、商品特征数据及库存状态数据，将历史销量数据进行时序分解得到销量影响因子，基于所述销量影响因子和商品特征数据构建初始预测模型； 对初始预测模型的参数构建树状搜索空间进行优化，当连续N次预测误差超过预设误差阈值时回溯至最优参数组合，得到训练完成的销量预测模型； 将商品特征数据输入训练完成的销量预测模型获得销量预测值，基于历史销量数据的预测偏差分布计算销量预测值的置信区间边界； 基于置信区间边界计算动态安全库存基准，将销量预测值与库存状态数据中的当前库存量的差值作为基础缺口，当所述基础缺口低于动态安全库存基准时叠加安全补偿量，并结合历史销量数据得到最终补货需求； 计算供应商的历史供货延迟系数，当历史供货延迟系数超过预设延迟阈值时启动多供应商并行补货机制，对最终补货需求进行比例分配，生成多个交错时间的采购订单数据并输出采购执行指令； 将历史销量数据进行时序分解得到销量影响因子，基于所述销量影响因子和商品特征数据构建初始预测模型包括： 计算历史销量数据在不同时间粒度下的波动方差，当相邻时间粒度的波动方差比值小于预设比值阈值时确定为最优分解粒度； 将历史销量数据在最优分解粒度下进行小波分解得到多个频段分量，计算各个频段分量的能量值，对频段分量按照所述能量值由高到低排序，计算排序后相邻频段分量间的能量比值，将所述能量比值小于预设门限的频段分量合并为新的频段分量； 计算新的频段分量的能量占比作为重组权重，通过所述重组权重对新的频段分量进行加权组合得到销量影响因子； 从商品特征数据提取属性特征，计算属性特征与销量影响因子的相关系数，基于相关系数对属性特征和销量影响因子进行加权组合，构建特征样本矩阵，计算特征样本矩阵中各特征的方差贡献率，选取所述方差贡献率高于预设贡献阈值的特征构建优化特征集； 将所述优化特征集映射为输入层节点，将预测时间窗口映射为输出层节点，构建初始预测模型。

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