摘要
本发明涉及人工智能等技术领域,提供一种基于人工智能的跨区域供应链管理方法与系统,通过将与产品采购相关的数据进行融合处理,得到多维采购相关数据输入到LSTM模型进行采购预测,得到预测期内的采购需求预测数据,根据采购需求预测数据自动匹配预设的采购计划,通过强化学习算法,将预测期内的实际产品销售数据与采购需求预测数据进行持续比对,实时评估采购需求的预测偏差,当出现需求突增或市场波动时,自动调整LSTM模型的参数,LSTM模型在参数调整后输出更新的采购需求预测数据,根据更新的采购需求预测数据自动匹配预设的采购计划,直至预测期结束,得到本轮预测期内最终的参考采购计划,从而实现降低采购预测偏差,灵活响应需求变化。
技术关键词
供应链管理方法
LSTM模型
综合评价模型
服务器数据中心
供应链管理系统
强化学习算法
自然灾害数据
销售管理系统
仓储管理系统
爬虫程序
预测误差
偏差
仓库
参数
互联网
渠道
天气
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取数方法
命名实体识别
RNN模型
结构化查询语言
标签
数据采集方法
设备工作状态
物联网技术
地磁传感器
设备状态信息
RUL预测方法
LSTM模型
锂电池
集成策略
算法
热转移
LSTM模型
智能调节方法
智能调节系统
序列
网络流量数据集
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网络异常流量检测
渐进式神经网络
节点特征