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龙图腾网恭喜福建闽光云商有限公司申请的专利一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测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：CN119228268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411269449.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测系统是由郭凌欢;林亮亮;周志敏设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测系统。该系统整合多源数据，通过数据采集与预处理模块，实现库存、市场、经济与政策数据的融合；采用卷积神经网络、循环神经网络与变分自编码器，对库存数据进行多层次特征提取与分析；利用图神经网络构建并分析代理商与钢厂的关系网络，识别关键节点并评估其对库存与金融收益的影响；通过多因子金融模型与优化框架，动态调整系统参数，优化企业金融收益。系统输出可视化预测与情境模拟结果，为企业提供高精度的决策支持。该系统在复杂市场环境中，为企业供应链管理与金融决策提供数据支持。

本发明授权一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的钢材云仓储库存与收益预测系统，其特征在于，包括以下模块：数据采集与预处理模块（S101），用于从多个数据源采集钢材云仓储相关的库存数据、市场数据，以及宏观经济数据和行业政策信息，并对数据进行清洗、归一化和特征工程处理，生成统一的多维数据特征空间；深度学习模型模块（S102），包括卷积神经网络（CNN）（S102.1）、循环神经网络（RNN）（S102.2）和变分自编码器（VAE）（S102.3），用于对库存数据进行空间特征提取、时间序列特征捕捉和非线性特征增强，生成库存动态预测结果；图神经网络分析模块（S103），用于构建并分析代理商与钢厂之间的关系网络，通过多层消息传递机制识别关键节点，并分析这些节点对库存管理和供应链金融收益的影响；金融收益预测与优化模块（S104），基于多因子金融模型和联合优化框架，结合库存预测结果和关系网络分析，动态调整模型参数，生成企业的金融收益预测和优化管理决策建议；系统输出与决策支持模块（S105），通过可视化工具展示库存动态预测、金融收益预测和情境模拟结果，提供库存管理优化和金融决策支持。

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