基于人工智能的供应链需求预测与动态调整系统

本发明涉及供应链管理技术领域，具体是指基于人工智能的供应链需求预测与动态调整系统，具体包括：数据预处理模块、需求预测模块、动态调整模块和用户交互模块。本发明针对难以捕捉数据的时序序列的长距离依赖关系和周期性模式的问题，设计改进Transformer‑BiLSTM模型，提取日期的相关特征并通过日期特征编码替代传统Transformer模型中的绝对位置编码，从而更加精准地揭示数据中的周期性规律，同时融合自注意力机制和双向长短期记忆网络的核心优势，显著提升预测的准确性；另外，本发明根据改进模型的需求预测结果，制定供应链中的库存、生产和物流的调整策略，以确保供应链的灵活性和响应速度。