摘要
本发明涉及一种贸易数据分析和物流资源智能优化方法以及相关设备,属于贸易数据分析和物流资源管理技术领域。本发明通过采集贸易数据并进行数据去噪和结构化处理,采用基于ChatGLM大语言模型的物流需求预测模型对结构化贸易数据进行语义分析和挖掘,预测物流需求;然后根据物流需求预测结果结合实时物流资源的具体状态,采用智能优化算法生成物流资源分配方案;此外,通过实时对实际物流实施数据与物流需求预测结果进行比较,识别差异并生成反馈信号以调整优化物流需求预测模型的参数,增强物流需求预测模型对物流需求变化的敏感性与预测准确度。本发明可显著降低物流成本,提升物流服务效率与质量,增强企业市场竞争力。
技术关键词
需求预测模型
贸易
智能优化算法
生成反馈信号
智能优化方法
生成物流
资源分配
数据输入模块
深度强化学习
最大化资源利用率
演化机制
数据分析模块
参数配置模板
动态时间规整算法
关系抽取算法
服务质量约束
系统为您推荐了相关专利信息
动态网格
布设方法
信号传播模型
数据采集精度
地形特征
多源异构数据
需求预测模型
跨模态
分析方法
决策
三维场景重建方法
图像处理模型
单目深度估计
三维场景数据
图像处理算法
能源需求预测方法
需求预测模型
卷积长短期记忆
进化策略
双向长短期记忆
需求预测模型
电厂深度调峰
节假日信息
历史负荷数据
燃烧产物参数