一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法

本发明涉及家电销售回收技术和人工智能领域，具体地，涉及一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法。

背景技术：

1、在销售服务网络中，家电销售商集产品销售、维修、配件和信息服务于一体，为客户提供全方位一站式体验和配套服务。在回收再利用网络中，废品回收机构对客户手中的废旧家电进行回收，对有用物质进行再利用，对有害物质进行无公害处理，达到节约资源和保护环境的目的。随着科技的飞速发展和人们生活水平的提高，家电产品更新换代日益频繁，废旧家电的产生量不断增加，同时也带来了环境污染和资源浪费的问题，解决家电产品从生产销售到回收这生命周期中的信息的有效交互融合问题成为一项重要的任务。

2、基于历史的销售回收等数据对未来销售回收情况进行科学分析与研究，具有广泛的应用场景，可以更好地预测未来的市场趋势，为制造商和销售商提供宝贵的决策参考。以家电中的空调为例，当气象部门预测未来将出现高温天气，制造商可以提前增加生产量以满足可能的需求增长，而销售商可以根据这些预测提前进行库存管理，避免由于需求增长而引起的库存短缺。对于制造产业而言，制造商可以设计出更符合当地特点的产品，提高产品的市场竞争力。此外，家电销售回收量预测还有助于能源管理和环境保护，通过对未来销售回收量进行预测可以更好地规划能源供应，减少能源浪费，借助政策干预等方式，引导消费者使用更环保的产品，以降低对环境的影响。

3、传统的家电销售回收量预测，通常依赖于人们的经验和基于历史数据的简单统计模型。这些传统方法往往受到销售团队或业务经理的主观意见和经验的影响，容易受到个人喜好或偏见的干扰；而基于历史销售、回收数据的简单统计模型，如移动平均法或指数平滑法，只考虑了过去的销售或回收趋势，忽略了其他可能影响销售回收量的因素，如市场变化、竞争情况和促销活动，往往无法适应市场的快速变化和不断演化的需求。

4、当今的机器学习技术，已被证明在处理多维的时空数据时有强大的预测能力。目前的基础时序预测模型在实际预测任务中，大都需要依赖大规模的特征数据集进行训练，然而在现实应用场景中，这一条件常常不能够被满足。面对数据稀缺的挑战，迁移学习技术已被引入时序预测任务中，但其中一个关键的问题需要解决：如何更有效地将源域数据迁移到目标域数据集，以参与训练和评估。此外，在现有的家电销售回收技术领域，需要一种更为有效、准确、实用的销售回收量预测方法。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法。本发明利用工业互联等技术对网络中的销售、服务、回收、利用等交易数据完成收集，构建数据库基本模型，连通数据链路，搭建家电销售服务与回收再利用的双网数字化信息库。对于双网中的数据，本发明针对家电销售量及回收量，考虑大城市、小城镇数据量差异，提供了一个基于迁移学习的算法，实现对未来市场趋势的预测，为制造商、销售商提供宝贵的决策参考，为企业履行生产者责任延伸制(extended producerresponsibility,epr)的相关责任提供信息，实现销售服务与回收再利用信息的交互共享融合。

2、在家电销售回收领域中，大城市的销售服务网络及回收再利用网络具有大量历史数据，收集其数据集作为源域；而新设的网点或小城镇由于运营时间短、回收政策和环保观念缺乏宣贯等原因，数据样本少且不完善，因此将其作为目标域。本发明重点针对销售量及回收量，通过利用上述两部分的数据训练深度卷积神经网络与迁移学习网络，预测未来一段时间的销量或回收量变化趋势，从而向生产者履行相关责任提供信息，采用的迁移学习技术弥补了新设网点数据样本不足的问题。

3、本发明在普通时序预测方法的基础上利用引入源域和目标域的概念实现了迁移学习效果，通过自定义损失函数的方法解决了数据集差异带来的负面影响。此方法以源域和目标域特征张量为基础，通过计算两者在每一轮训练后的距离，并将这个距离利用到自定义的损失函数中，使得特征张量间的距离更容易在训练过程中不断减小，模型能够将从源域学习到的知识应用到目标域，从而提高预测目标域数据的能力。

4、本发明技术方案：

5、一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法，其特征在于：使用了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,cnn)-长短期记忆(long short-term memory,lstm)网络与注意力(attention)机制结合的迁移学习网络，即带有迁移学习的cnn-lstm-attention网络，其中，网络的cnn-lstm结构用于对源域与目标域的时空特征进行提取，attention机制用于优化提取到的特征以改善最终预测效果，迁移学习机制能够在一轮训练完成时会将源域特征与目标域特征的距离加入到损失函数中，建模完成后即可对家电的销售回收量进行预测。

6、所述的一种基于信息交互和模型迁徙的家电产品双网融合方法，其特征在于，具体包括：

7、步骤1：数据收集与预处理；

8、步骤2：源域与目标域数据集的时空特征提取；

9、步骤3：采用注意力机制处理特征；

10、步骤4：迁移学习的实现；

11、步骤5：利用训练好的基于cnn-lstm结构与attention机制结合的迁移学习网络，输出销售回收量的预测结果。

12、与现有技术相比，本发明的优点和有益效果是：

13、将家电销售服务网络和回收再利用网络融合起来，通过对家电产品在不同生命周期阶段的数据进行深度分析和智能处理，利用模型迁徙及信息智能交互技术来分析和预测家电产品的生产需求，能够优化整个家电产业链的运作效率和资源配置，有效地提升家电产业的整体运作效率和可持续发展能力，为家电产品的生产与回收提供创新和高效的解决方案。

14、而基于迁移学习技术的方法，结合了深度学习和数据驱动的分析，可以显著提高销售回收量预测的准确性和可靠性，有助于制造商、销售商更好地规划生产和库存管理，帮助企业更好地应对市场挑战和机会，增强企业竞争力。

15、更准确的销售回收量预测：该方法通过结合cnn-lstm结构和attention机制，以及引入迁移学习机制，能够有效地处理不同领域数据之间的差异，从而提高家电销售回收量预测的准确性。

16、资源优化、降低库存成本：通过更准确地预测销售回收量，制造商可以有效地规划生产和库存管理，从而减少库存成本和浪费。企业可以更好地分配人力、资金和物流资源，从而实现资源的最优化配置和使用，促进经济社会及环境的可持续发展。

17、改善供应链管理：这项技术可以帮助制造商优化供应链，确保产品在需要的时间和地点供应，以满足市场需求。这可以降低生产和运输的成本，并提高供应链的效率，让供应链各个阶段的数据和资源网络整合起来，实现数据共享和业务协同。

18、提高客户满意度：准确的销售回收量预测可以确保产品可用性，更好地适应市场变化，减少客户面临的供应短缺问题。这将增加客户的满意度，有助于保留现有客户和吸引新客户，增强企业的竞争力。

19、应用广泛：本发明在家电销售回收量预测有广泛的应用场景，如空调、冰箱、彩电、热水器、洗衣机等。除此以外，还可以用于类似的销售回收量预测场景，如手机、汽车、家具等领域。