摘要
本发明涉及基于IAO和LSTM算法的数据分析处理技术领域,公开了一种物流行业客户识别方法;包括:获取客户数据;通过LSTM长短期记忆网络建立客户长期业务量预测模型;基于AO算法生成IAO算法;利用IAO算法优化客户长期业务量预测模型,生成基于IAO‑LSTM的客户长期业务量预测模型;通过基于IAO‑LSTM的客户长期业务量预测模型生成预测结果,进行信息整合,通过层次分析算法生成综合评分,生成腰部客户信息;将腰部客户信息发送至协同端,接收反馈信息,调整层次分析算法和基于IAO‑LSTM的客户长期业务量预测模型的权重,优化腰部客户信息;具有提高数据数据筛选效率,提高数据筛选准确性的优点。
技术关键词
业务量预测
客户识别方法
层次分析算法
长短期记忆网络
层次结构模型
物流
变异策略
服务需求信息
移动终端
客户识别装置
深度学习框架
问卷系统
电子设备
可读存储介质
数据获取模块
特征工程
系统为您推荐了相关专利信息
事理图谱
问答方法
文本分类模型
实体识别模型
标签
地质聚合物混凝土
LSTM模型
力学性能参数
组合混凝土
建立神经网络模型
异常监控方法
冶金工业自动化控制
变量
结晶器液位
局部突变特征
LightGBM模型
时序监控
学习算法
LSTM模型
节点