摘要
本发明涉及供应链分析技术领域,具体涉及一种基于人工智能大数据的供应链风险分析方法及系统。包括:包括以下步骤:通过分布式爬虫技术采集供应链网络中的多源异构数据,所述数据包括供应商历史交易记录、物流实时轨迹数据、市场行情波动数据和突发事件舆情数据;对采集的数据进行维度对齐和异常值清洗,建立跨数据源的时空关联矩阵,所述时空关联矩阵的行表示时间序列,列表示不同数据源的标准化特征向量;本方案能够实现解决传统供应链风险评估方法存在数据源单一、实时性差以及风险传导路径建模不精确等问题,无法应对全球供应链网络的复杂动态变化。
技术关键词
人工智能大数据
风险分析方法
分布式爬虫技术
实时轨迹数据
多模态深度神经网络
GPS传感器
节点
保障数据安全性
验证交易记录
支持手势交互
可视化界面
应急物资调度
三维全息影像
BB84协议
三维地理信息
交互式控件
双向身份认证
数据采集频率
系统为您推荐了相关专利信息
风险分析方法
时间序列预测模型
多源异构数据
节点特征
模块通信
人工智能数据
系统性能监控
系统管理模块
数据清洗算法
日志管理
风险分析方法
生成对抗网络
图谱
可视化工具
预警机制
分析预测系统
后验概率分布
风险分析方法
网络
学习算法