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申请/专利权人：北京妙想科技有限公司;湖北汽车工业学院
摘要：本发明涉及供应链管理技术领域，具体是指基于人工智能的供应链需求预测与动态调整系统，具体包括：数据预处理模块、需求预测模块、动态调整模块和用户交互模块。本发明针对难以捕捉数据的时序序列的长距离依赖关系和周期性模式的问题，设计改进Transformer‑BiLSTM模型，提取日期的相关特征并通过日期特征编码替代传统Transformer模型中的绝对位置编码，从而更加精准地揭示数据中的周期性规律，同时融合自注意力机制和双向长短期记忆网络的核心优势，显著提升预测的准确性；另外，本发明根据改进模型的需求预测结果，制定供应链中的库存、生产和物流的调整策略，以确保供应链的灵活性和响应速度。
主权项：1.基于人工智能的供应链需求预测与动态调整系统，其特征在于：具体包括：数据预处理模块、需求预测模块、动态调整模块和用户交互模块；所述的数据预处理模块获得销售数据并进行预处理，销售数据包括日期和销售数量；所述的需求预测模块提取和处理销售数据中日期的特征信息，并利用改进Transformer-BiLSTM模型得到需求预测结果，具体步骤如下所述：D1：日期特征提取：提取每个日期的天数、月份和星期，天数表示月份中的第几天；D2：日期特征编码：将销售数据中的日期作为输入序列，利用正弦函数和余弦函数的周期公式分别对每个日期的天数、月份和星期进行位置编码，得到天数位置编码、月份位置编码和星期位置编码；D3：节假日特征处理：对输入序列中的每个日期是否处于节假日进行标记，得到节假日标记序列，将节假日标记序列转换为嵌入向量，得到节假日嵌入向量；D4：构建并训练改进Transformer-BiLSTM模型；D5：输入起始日期和预测天数，通过改进Transformer-BiLSTM模型得到需求预测结果；所述的动态调整模块根据需求预测结果建立调整策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京妙想科技有限公司 湖北汽车工业学院 基于人工智能的供应链需求预测与动态调整系统
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