System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种体彩热敏票周期限购量预测方法、系统及装置制造方法及图纸_技高网

一种体彩热敏票周期限购量预测方法、系统及装置制造方法及图纸

技术编号:42978695 阅读:4 留言:0更新日期:2024-10-15 13:15
本发明专利技术提出的一种体彩热敏票周期限购量预测方法、系统及装置,所述方法包括:设定热敏票消耗量的统计周期;统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数;获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统计周期的热敏票测算余量;基于当前周期的热敏票测算余量和热敏票理论消耗箱数,确定待预测门店下一周期的热敏票所需箱数;根据待预测门店下一周期的热敏票所需箱数的取值,确定待预测门店下一周期的热敏票限购箱数。本发明专利技术利用时间序列预测技术,提高了热敏票消耗量的预测精度,并据此设定合理的限购量,有效的平衡了供需关系,提升了销售效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及彩票销售管理,更具体的说是涉及一种体彩热敏票周期限购量预测方法、系统及装置


技术介绍

1、在体育彩票行业中,热敏票作为一种重要的销售凭证,其需求量随着市场变化而波动。为了有效管理热敏票的供应与需求,确保销售点的正常运营,精确预测热敏票的消耗量并设定合理的限购量显得尤为重要。然而,传统的热敏票管理方式往往依赖于经验判断或简单的统计平均,缺乏科学性和准确性,容易导致热敏票的短缺或过剩。

2、具体而言,传统方法存在以下几个方面的问题:

3、1、统计周期不合理:传统的统计方法往往采用固定的时间周期(如一个月或一季度),这种周期可能无法准确反映热敏票消耗量的实际波动情况,导致预测结果偏差较大。

4、2、数据单一性:传统预测方法主要依赖于历史销售数据,而忽略了其他可能影响热敏票消耗量的因素,如促销活动、体育赛事安排等。

5、3、预测方法简单:通常采用简单的平均法或趋势外推法进行预测,这些方法无法有效捕捉数据中的季节性、周期性等复杂特征,预测精度有限。

6、4、限购策略缺乏灵活性:传统限购策略往往基于固定的数量限制,无法根据市场变化进行灵活调整,容易导致供需失衡。


技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题,本专利技术的目的在于提供一种体彩热敏票周期限购量预测方法、系统及装置,通过综合考虑多种影响因素,利用先进的时间序列预测技术,提高热敏票消耗量的预测精度,并据此设定合理的限购量,以平衡供需关系,提升了销售效率。

2、本专利技术为实现上述目的,通过以下技术方案实现:

3、一种体彩热敏票周期限购量预测方法,包括:

4、设定热敏票消耗量的统计周期;

5、统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数;

6、获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统计周期的热敏票测算余量;

7、基于当前周期的热敏票测算余量和热敏票理论消耗箱数,确定待预测门店下一周期的热敏票所需箱数;

8、根据待预测门店下一周期的热敏票所需箱数的取值,确定待预测门店下一周期的热敏票限购箱数。

9、进一步,所述设定热敏票消耗量的统计周期,包括:

10、根据统计需求,将热敏票消耗量的统计周期设定为一周、十天或一个月。

11、进一步,所述统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数,包括:

12、通过如下公式计算出每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数:ln=(2×dn)/10000;

13、其中,dn为第n个统计周期内的门店电彩打印次数,ln为第n个统计周期内门店的热敏票理论消耗箱数。

14、进一步,所述获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统计周期的热敏票测算余量,包括:

15、获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数,记为sn,其中n为统计周期序号;

16、根据如下公式计算每个统计周期的热敏票测算余量:

17、yn=sn+yn-1-ln;

18、其中,yn为第n个统计周期的热敏票测算余量,y1=0。

19、进一步,所述基于当前周期的热敏票测算余量和热敏票理论消耗箱数,确定待预测门店下一周期的热敏票所需箱数,包括:

20、如果当前周期为第n个统计周期,则通过如下公式计算出待预测门店下一周期的热敏票所需箱数xn+1:

21、xn+1=ln×k+yn;

22、k=r/ln;

23、其中,k为热敏票消耗量承认度,r为采用sarima算法根据二年内各统计周期内的热敏票理论消耗箱数的构成的时间序列生成的热敏票预测箱数。

24、进一步,所述根据待预测门店下一周期的热敏票所需箱数的取值,确定待预测门店下一周期的热敏票限购箱数,包括:

25、判断xn+1是否大于等于0;

26、若是,则待预测门店下一周期的热敏票限购箱数为xn+1;

27、若否,则待预测门店下一周期的热敏票限购箱数为0。

28、相应的,本专利技术还公开了一种体彩热敏票周期限购量预测系统,包括:

29、周期设定模块,用于设定热敏票消耗量的统计周期;

30、理论消耗量计算模块,用于统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数;

31、测算余量计算模块,用于获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统计周期的热敏票测算余量;

32、预测模块,用于基于当前周期的热敏票测算余量和热敏票理论消耗箱数,确定待预测门店下一周期的热敏票所需箱数;

33、确认模块,用于根据待预测门店下一周期的热敏票所需箱数的取值,确定待预测门店下一周期的热敏票限购箱数。

34、相应的,本专利技术还公开了一种体彩热敏票周期限购量预测装置,包括:

35、存储器,用于存储计算机程序;

36、处理器,用于执行所述计算机程序时实现如上文任一项所述体彩热敏票周期限购量预测方法的步骤。

37、对比现有技术,本专利技术有益效果在于:

38、1、本专利技术实现了控制体彩门店热敏票订购数量,减少热敏票超订外流的现象,能够有效的控制热敏票采购成本,控制热敏票的使用。通过相关的算法,也可掌控各门店实际订购消耗情况,针对理论余量过多的门店进行重点监控,不断优化体彩门店管理体系。

39、2、本专利技术通过结合门店电彩打印次数、实际订购数据以及时间序列预测方法(如sarima算法),能够更准确地预测体彩热敏票的消耗量,有效避免了传统方法中因统计周期不合理或数据单一性导致的预测偏差。

40、3、本专利技术通过计算每个统计周期的热敏票测算余量,并结合理论消耗量和预测需求量,该方法能够灵活调整下一周期的限购箱数,确保门店库存既不过剩也不短缺,从而优化了库存管理,降低了运营成本。

41、4、本专利技术实现了基于精确的预测结果设定合理的限购量,有助于实现体彩热敏票市场的供需平衡,既保障了销售点的正常运营,又满足了消费者的购买需求,促进了市场的健康发展。

42、由此可见,本专利技术与现有技术相比,具有突出的实质性特点和显著的进步,其实施的有益效果也是显而易见的。

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【技术保护点】

1.一种体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述设定热敏票消耗量的统计周期,包括:

3.根据权利要求1所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数,包括:

4.根据权利要求3所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统计周期的热敏票测算余量,包括:

5.根据权利要求4所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述基于当前周期的热敏票测算余量和热敏票理论消耗箱数,确定待预测门店下一周期的热敏票所需箱数,包括:

6.根据权利要求5所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述根据待预测门店下一周期的热敏票所需箱数的取值,确定待预测门店下一周期的热敏票限购箱数,包括:

7.一种体彩热敏票周期限购量预测系统,其特征在于,包括:

>8.一种体彩热敏票周期限购量预测装置,其特征在于,包括:

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【技术特征摘要】

1.一种体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述设定热敏票消耗量的统计周期,包括:

3.根据权利要求1所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述统计待预测门店在每个统计周期内的门店电彩打印次数,以确定每个统计周期内待预测门店的热敏票理论消耗箱数,包括:

4.根据权利要求3所述的体彩热敏票周期限购量预测方法,其特征在于,所述获取待预测门店每个统计周期的热敏票实际订购箱数和理论消耗箱数,并计算出每个统...

【专利技术属性】
技术研发人员:康思默管洋洋王亚君胡曼玉
申请(专利权)人:山东浪潮新世纪科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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