摘要
本发明提供了一种基于人工智能的智能化产业链优化方法及系统,涉及产业链优化技术领域。方法包括:采集企业的历史产业链数据,构建训练数据集并训练得到市场需求预测模型;对历史产业链数据进行数据分割并输入到市场需求预测模型中,生成多个市场需求预测值并确定第一预测波动范围;获取目标产业链数据并输入到市场需求预测模型中,生成第一需求预测结果;对目标产业链数据进行数据波动分析和残差波动分析,对第一预测波动范围进行修正生成第二异常波动范围;基于第一需求预测结果和第二异常波动范围生成第二需求预测结果,根据第二需求预测结果对企业的产业链进行优化。本发明实现了增强企业产业链优化的智能化水平。
技术关键词
需求预测模型
时序特征
融合特征
预测残差
多模态
参数
模型训练模块
序列
企业
分析模块
动态
数据采集模块
网络
样本
矩阵
误差
关系
系统为您推荐了相关专利信息
卫星导航数据
多模态特征
误差分布特征
组合导航解算
误差模型
多模态特征
映射方法
语义
识别策略
非结构化文本
无人航行器
动态浮力
子系统
控制系统
矢量推进器
自动监测方法
多模态数据融合
加权特征
动态权重分配
音频特征数据
智能定位系统
电极
T1加权图像
运动伪影
分类器