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龙图腾网恭喜厦门易居达集团有限公司申请的专利基于大数据的再生资源回收管理方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119205091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411680816.3，技术领域涉及：G06Q10/30；该发明授权基于大数据的再生资源回收管理方法及系统是由汤爱国;叶张帆;汤翔宇设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的再生资源回收管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的再生资源回收管理方法及系统，内容包括数据采集、数据异常识别、建立市场需求预测模型、模型参数训练和综合管理。本发明涉及再生资源回收技术领域，具体是指基于大数据的再生资源回收管理方法及系统，本方案通过定义引力权重函数、设定邻域宽度和定义局部密度来去除异常数据，提高了异常识别的准确性，降低误判率；通过设计激励函数、初始调节层、记忆控制层、注意力层、修正层和损失函数来建立模型，全面地捕捉数据中的特征，提高了预测的精度、准确性和稳定性；通过定义动态匹配因子和训练起源位置、设计参数训练策略和参数训练规则，增强了训练过程的灵活性和鲁棒性，使得训练过程更加高效和全面。

本发明授权基于大数据的再生资源回收管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的再生资源回收管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集，所述数据采集是采集历史再生资源交易数据、生产数据、人口数据、替代品发展数据和市场需求等级；步骤S2：数据异常识别，通过定义引力权重函数、设定邻域宽度、定义局部密度和计算异常评分来去除异常数据；步骤S3：建立市场需求预测模型，通过构建模型、设计激励函数、设计初始调节层、设计记忆控制层、设计注意力层、设计修正层、设计输出层和设计损失函数来建立市场需求预测模型；步骤S4：模型参数训练，通过初始化、定义动态匹配因子、定义训练起源位置、设计参数训练策略和设计参数训练规则来对模型参数进行训练；步骤S5：综合管理，利用市场需求预测模型对再生资源的需求情况进行预测，根据市场需求情况对再生资源的回收进行管理；在步骤S1中，所述数据采集是采集历史再生资源交易数据、生产数据、人口数据、替代品发展数据和市场需求等级；所述历史再生资源交易数据包括历史的再生资源交易量、交易价格和交易时间序列数据；所述生产数据是指使用再生资源作为原材料的产品产量；所述人口数据是指人口数量、人口结构和人口流动情况；替代品发展数据是指再生资源的替代产品的发展趋势，包括加速发展、平稳发展和减速发展三个发展趋势级别；所述市场需求等级包括强烈需求、中等需求和低需求；在步骤S2中，所述数据异常识别，具体包括以下步骤：步骤S21：定义引力权重函数，表示如下： ；其中，表示计算引力权重的数据之间的欧氏距离，表示引力权重函数，e表示自然常数，表示权重调整系数；步骤S22：设定邻域宽度，计算所有数据点之间的欧氏距离，选取距离最远的两个数据点，将它们之间的欧氏距离设置为数据的域宽度，设定数据的邻域宽度，表示如下： ；其中，表示数据的邻域宽度，表示数据的域宽度，表示数据总数；步骤S23：定义局部密度，以数据点为中心，将数据点的邻域宽度范围内的区域设置为数据点的邻域，计算局部密度，表示如下： ；其中，m表示数据点的索引，表示第m个数据点的局部密度，表示第m个数据点的邻域范围内的所有数据索引的集合，表示第m个数据点的邻域范围内的数据的索引，表示属于符号，表示第m个数据点和第个数据点之间的欧氏距离，div表示数据的维度；步骤S24：计算异常评分，将数据的局部密度的倒数设置为异常评分，表示如下： ；其中，表示第m个数据的异常评分；步骤S25：去除异常数据，计算出所有数据点的异常评分，将异常评分最高的百分之一的数据点设置为异常数据，去除异常数据；在步骤S5中，所述综合管理是利用市场需求预测模型对再生资源的需求情况进行预测，根据市场需求情况对再生资源的回收进行管理，当市场需求等级为强烈需求时，加大再生资源回收的力度；当市场需求等级为中等需求时，维持再生资源回收的力度；当市场需求等级为低需求时，减小再生资源回收的力度。

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