隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),許多企業(yè)都在尋找新的管理和經(jīng)營(yíng)策略。連鎖便利店作為“新”零售的代表之一,如何管理日益增長(zhǎng)的海量經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),并從這些數(shù)據(jù)中挖掘到有價(jià)值的信息成了連鎖便利店管理信息系統(tǒng)急需解決的問(wèn)題。本文以湖南某連鎖便利店的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從采購(gòu)、配送、庫(kù)存和銷售等四個(gè)方面設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了連鎖便利店數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提供了連鎖便利店經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的展示,同時(shí)也為用戶提供了經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析功能。其中,針對(duì)連鎖便利店海量的銷售數(shù)據(jù),本數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了便利店商品銷量的預(yù)測(cè)功能,該功能依托本文提出的基于多層次注意力機(jī)制的長(zhǎng)短時(shí)記憶（DAM_LSTM）網(wǎng)絡(luò)的時(shí)序銷量預(yù)測(cè)模型。該模型通過(guò)關(guān)注銷售數(shù)據(jù)的時(shí)間周期特征以及非預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)列對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)列的影響,來(lái)提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。具體來(lái)說(shuō),首先運(yùn)用注意力機(jī)制來(lái)獲取多變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)集中非預(yù)測(cè)列對(duì)預(yù)測(cè)列產(chǎn)生的重要影響,同時(shí)在其內(nèi)部受到注意力機(jī)制的啟發(fā),構(gòu)建編碼器的中間狀態(tài)LSTM網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)變化規(guī)律的信息;再使用注意力機(jī)制來(lái)學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)序列隨時(shí)間周期變化的規(guī)律,同樣在其內(nèi)部構(gòu)建解碼器的中間狀態(tài)LSTM網(wǎng)絡(luò)捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)變化規(guī)律的... 

【文章來(lái)源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：72 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

標(biāo)準(zhǔn)RNN結(jié)構(gòu)圖

RNN結(jié)構(gòu)圖

LSTM結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[6]基于注意力機(jī)制和改進(jìn)型RNN的Web文本情感分析研究[D]. 王治權(quán).蘭州大學(xué) 2018
[7]基于LSTM的個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D]. 張永付.寧夏大學(xué) 2018
[8]基于ARIMA-LSTM混合模型的機(jī)械傳動(dòng)件制造企業(yè)銷售預(yù)測(cè)方法研究與應(yīng)用[D]. 程俊.電子科技大學(xué) 2018
[9]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的文檔自動(dòng)問(wèn)答模型[D]. 范旭民.浙江大學(xué) 2018
[10]三寰集團(tuán)連鎖便利店項(xiàng)目發(fā)展戰(zhàn)略研究[D]. 馬劍.大連理工大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3308466