[发明专利]一种基于用户评论及LSTM时间序列的生鲜物流方法在审
| 申请号： | 201910623076.2 | 申请日： | 2019-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110544060A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 陈艺婷;房玲伶;程晓武;孙知信;王攀;宫婧;胡冰;骆冰清;陈松乐 | 申请（专利权）人： | 江苏一乙生态农业科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/08 | 分类号： | G06Q10/08;G06K17/00;G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于用户评论及LSTM时间序列的生鲜物流方法，本发明的具体步骤如下：步骤一：录入每个产品运输保存过程中的温湿度数据和该产品对应的用户文本评论；步骤二：将文本评论输入至情感分类模型；步骤三：将预处理后的数据输入，训练高用户满意度的时间相关温度、湿度指标的LSTM模型；步骤四：运输贮藏过程中实时检测记录温湿度数据，输入对应训练完成的LSTM高满意度模型进行温度湿度的预测性实时控制。通过根据用户评论的历史温湿度记录，训练得出该冷链产品最适宜的温湿度；系统的将运输的食物品质和每个时点下温湿度的波动变化进行很好的关联；能够自适应温湿度调整，在异常发生前做出预判。 | ||
| 搜索关键词： | 温湿度数据 用户评论 预处理 情感分类模型 满意度模型 温湿度调整 用户满意度 波动变化 产品运输 湿度记录 湿度指标 时间相关 时间序列 食物品质 实时检测 实时控制 文本评论 异常发生 用户文本 预测性 自适应 冷链 时点 物流 预判 录入 运输 贮藏 关联 保存 评论 记录 | ||
【主权项】：
1.一种基于用户评论及LSTM时间序列的生鲜物流方法，其特征在于：该种基于用户评论及LSTM时间序列的生鲜物流方法包括以下基本步骤：/n步骤一：录入每个产品运输保存过程中的温湿度数据和该产品对应的用户文本评论；/n步骤二：将文本评论输入至情感分类模型；/n步骤三：将预处理后的数据输入，训练高用户满意度的时间相关温度、湿度指标的LSTM模型；/n步骤四：运输贮藏过程中实时检测记录温湿度数据，输入对应训练完成的LSTM高满意度模型进行温度湿度的预测性实时控制。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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