摘要
一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法及系统,先整合供应链相关的多源数据,以确保决策支持的全面性和时效性;接着,运用多任务学习策略来同时预测供应中断风险预测、需求波动风险预测和运营效率风险;这些任务通过共享底层图结构特征学习,实现资源的最大化利用;异构图注意力网络(HGAT)的注意力机制尤其适合捕捉供应链中关键节点和路径的变动,提高风险预测精准度,为管理提供数据支持;本发明还提供了一种供应链风险预测系统,能够利用多任务学习框架结合异构图注意力机制,分析供应链中的复杂实体关系和动态变化,实现有效的风险评估;特别是在变化的市场和复杂的供应条件下表现出色,使整个风险预测和管理过程更加高效和系统化。
技术关键词
风险预测方法
异构
风险预测系统
实体
网络
注意力机制
节点
多任务学习策略
数据
关系
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