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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东尚科信息技术有限公司

摘要：本发明提供了一种补货决策模型训练和补货决策方法、系统、设备及介质，构建补货决策模型，包括第一子模型，第二子模型，第三子模型，第一子模型用于对历史销量时间序列进行编码，基于第一神经网络，第二子模型用于对历史商品送货提前期序列进行编码，基于第二神经网络，第三子模型连接第一子模型的最终隐藏层以及第二子模型的最终隐藏层，以根据第一子模型，第二子模型的编码结果输出补货量预测，第三子模型基于第三神经网络；将历史销量时间序列、历史商品送货提前期序列以及历史最优补货量加入训练集训练补货决策模型，从而实现端到端的补货决策。

主权项：1.一种补货决策模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：构建补货决策模型的步骤，所述补货决策模型包括：第一子模型，所述第一子模型用于对历史销量时间序列进行编码，所述第一子模型基于第一神经网络；第二子模型，所述第二子模型用于对历史商品送货提前期序列进行编码，所述第二子模型基于第二神经网络；第三子模型，所述第三子模型连接所述第一子模型的最终隐藏层以及所述第二子模型的最终隐藏层，以根据所述第一子模型的编码结果以及所述第二子模型的编码结果输出补货量预测，所述第三子模型基于第三神经网络；训练所述补货决策模型的步骤，将历史销量时间序列、历史商品送货提前期序列以及历史最优补货量加入训练集训练所述补货决策模型；所述构建补货决策模型的步骤包括构建所述补货决策模型的损失函数，所述损失函数满足下述公式： 其中，LOut1i,a*i为第三子模型损失函数，L1Out2i,a*DF,i为第一子模型损失函数，L2Out3i,a*VLT,i为第二子模型损失函数，λ1为第一加权系数，λ2为第二加权系数，Out1i为第三子模型输出的补货量预测，a*i为历史最优补货量，Out2i为第一子模型输出的销量概率预测序列，a*VLT,i为历史销量，Out3i为第二子模型输出的预测商品送货提前期，a*VLT,i为历史商品送货提前期,N为样本数量；所述训练所述补货决策模型的步骤包括利用梯度下降法训练所述补货决策模型，基于所述函数值的梯度进行反向梯度传播。

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