摘要
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。
技术关键词
数字化管理系统
长短期记忆网络
递归神经网络
分析单元
邻域搜索算法
模糊聚类算法
分析模块
数据管理模块
遗传算法
多层感知机
Dijkstra算法
卷积神经网络算法
物流路径规划
数据获取模块
客户反馈信息
历史订单数据
系统为您推荐了相关专利信息
肩关节
锻炼辅助系统
参数
随机森林模型
采集单元
运营方法
长短期记忆网络
策略
数据
强化学习算法
血液透析设备
编码向量
多任务深度学习
决策方法
参数
设备运行数据分析
数据分析算法
长短期记忆网络
数据采集模块
设备运行参数