基于多模态大数据分析的供应链管理方法及系统

本申请公开了一种基于多模态大数据分析的供应链管理方法及系统，涉及供应链管理领域，其首先通过数据预处理与特征工程，将不同来源、不同结构的数据统一对齐并转化为包含时序数值、文本嵌入和类别嵌入的多模态特征向量。其次，利用Transformer模型强大的注意力机制，不仅能捕捉销量数据自身的长短期时序依赖，还能动态计算不同模态特征在特定时间点对销量预测的贡献权重，从而精准建模由突发事件引起的非线性需求波动。最后，通过解析模型输出的注意力权重矩阵，能够明确识别并量化导致未来需求变化的关键驱动因素，为预测结果提供了清晰、直观的归因分析，提高了供应链决策的准确性。