一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统的制作方法
技术特征:
1.一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述系统包括:
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述需求预测与分析单元包括:
3.根据权利要求2所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述需求预测与分析单元的中长期预测模块中的长短期记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门,所述输入门用于选择当前输入信息,所述遗忘门用于调整历史数据对当前预测的权重,所述输出门用于生成预测结果。
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述库存优化单元包括:
5.根据权利要求4所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述库存优化单元中的卷积神经网络包括多层卷积层和池化层,所述卷积层用于处理库存数据中的局部模式,所述池化层用于减少数据维度并提取库存数据的长期趋势特征。
6.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述供应商管理单元包括:
7.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述物流路径优化单元包括:
8.根据权利要求7所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述遗传算法的初始路径解集设置为50至100个。
9.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述系统整合与反馈单元包括:
10.根据权利要求1所述的基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统,其特征在于,所述实时物流营销单元包括:
技术总结
本发明涉及一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统。该系统包括需求预测与分析单元、库存优化单元、供应商管理单元、物流路径优化单元、系统整合与反馈单元及实时物流营销单元。通过递归神经网络和长短期记忆网络对历史订单和市场数据进行分析,实现了对短期和中长期需求的精准预测。库存优化单元结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络实现库存的动态管理。供应商管理单元通过多层感知机和模糊聚类算法优化供应商选择。物流路径优化单元基于遗传算法和自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)实现物流路径的最优调度。本发明系统通过整合多个功能单元,有效提高了物流供应链的运行效率与响应速度。
技术研发人员:翟兴,库韶坤,叶海龙,曾均宏,曾万雄,于艳秋
受保护的技术使用者:深圳市天兴诚科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 :
【 40124935 】
技术研发人员:翟兴,库韶坤,叶海龙,曾均宏,曾万雄,于艳秋
技术所有人:深圳市天兴诚科技有限公司
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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