[发明专利]一种基于大数据的物流供应链需求预测方法有效
| 申请号： | 201811399639.6 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109740624B | 公开（公告）日： | 2022-12-27 |
| 发明（设计）人： | 王进;陈知良;许景益;欧阳卫华;孙开伟;杨俏;邓欣;陈乔松 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q10/08 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于大数据的物流供应链需求预测方法，包括：101对数据进行预处理操作；102对经过预处理的数据进行特征工程构建；103提取目标之间的关系特征；104提取输入输出空间的目标敏感特征；105建立机器学习模型，根据供应链的历史需求数据进行预测。本发明主要是通过提取关于物流供应链需求预测目标的输入输出空间的敏感特征来处理输入空间和输出空间的复杂关系，建立机器学习模型，从而预测供应链在未来5周内的需求，使得商家能够在正确的时间给用户最有效服务。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 数据 物流 供应 需求预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的物流供应链需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：101、对供应链的历史需求数据进行包括异常值在内的预处理操作；102、对经过预处理的数据进行特征工程构建；特征工程构建主要包括：历史需求数据特征、时间特征；103、采用层次聚类得到目标之间的关系特征；104、对含有目标之间的关系的数据，得到输入输出空间的目标敏感特征；105、建立机器学习模型，根据供应链的历史需求数据进行预测。
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