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申请/专利权人：圆通速递有限公司
摘要：本发明公开了基于货物数量预测的仓储运输资源调度方法和系统，解决仓储环境对于仓储运输资源的规划和调度问题。其技术方案为：收集数据形成数据集；对收集到的数据集进行预处理，以保证数据质量和准确性；在预处理后的数据集中构建季节性数据；引入双向LSTM模型，输入是历史特征序列，输出是预测的仓储进货数量；使用深度学习框架构建CTA‑LSTM模型，用于预测仓储进货数量；使用灰狼算法对CTA‑LSTM模型中的参数进行初始化，使用灰狼算法来进行参数调优，确定算法中的最佳参数配置；采用对抗机制，对所搭建的CTA‑LSTM模型进行改进和对抗训练，以便预测仓库货物数量；建立仓储仿真模型；对所构建的仓储仿真模型进行求解；基于得到的最优解运输资源调度。
主权项：1.一种基于货物数量预测的仓储运输资源调度方法，其特征在于，方法包括：步骤1：收集数据形成数据集；步骤2：对收集到的数据集进行预处理，以保证数据质量和准确性；步骤3：在预处理后的数据集中构建季节性数据；步骤4：引入双向LSTM模型，双向LSTM模型的输入是历史特征序列，输出是预测的仓储进货数量；步骤5：使用深度学习框架构建基于注意力机制的改进长短期记忆网络预测模型，用于预测仓储进货数量；步骤6：使用灰狼算法对基于注意力机制的改进长短期记忆网络预测模型中的参数进行初始化，使用灰狼算法来进行参数调优，用于确定算法中的最佳参数配置；步骤7：采用对抗机制，对前面步骤所搭建的基于注意力机制的改进长短期记忆网络预测模型进行改进和对抗训练，以便预测仓库货物数量；步骤8：建立仓储仿真模型；步骤9：对步骤8所构建的仓储仿真模型进行求解；步骤10：基于步骤9得到的最优解运输资源调度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 圆通速递有限公司 基于货物数量预测的仓储运输资源调度方法和系统
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