摘要
本发明涉及医疗器械技术领域,尤其涉及一种基于大数据的医疗器械库存预测与优化方法及系统,其方法包括:通过实时采集医院库存、供应链物流、物联网传感器及外部环境数据,经清洗、标准化和模态对齐生成动态统一表示向量;将该向量输入混合建模系统,利用深度神经网络预测未来库存需求并计算置信区间,同时采用基于供应链系统动力学的离散事件仿真模拟物流及仓储过程,并通过贝叶斯更新算法实现双向反馈,自适应更新模型参数。最终,数字孪生仿真平台对未来库存运营情景进行离散仿真,并生成反馈信号,用于在线更新混合建模系统,实现库存预测与优化的闭环自适应更新,显著提升库存管理的精度和响应速度。
技术关键词
仿真模型
建模系统
数据驱动模型
生成反馈信号
供应链系统
物联网传感器数据
数字孪生
仿真平台
深度神经网络结构
医疗器械
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