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一种基于机器学习的供应链管理方法及系统 

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申请/专利权人:北京智麟科技有限公司;智麟科技有限公司

摘要:本发明涉及供应链管理领域,特别是一种基于机器学习的供应链管理方法及系统。通过获取仓库系统中初始多源货物状态数据集;利用FCM模糊聚类算法对初始多源货物状态数据集中的货物关联特征进行聚类,基于BP神经网络建立预训练的BP供应链货物需求预测模型,利用SSA麻雀搜索算法对BP供应链货物需求预测模型中超参数进行优化;将目标多源货物状态数据集输入至SSA‑BP供应链货物需求预测模型中进行预测;基于供应链货物需求预测结果生成货物调度策略,基于MPA‑SR阶段性修复的海洋捕食者算法对货物调度策略进行路径规划。可以规划出最优的运输路线和配送计划,能够减少运输时间和成本,提高物流效率。

主权项:1.一种基于机器学习的供应链管理方法,其特征在于,所述供应链管理方法包括以下步骤:获取仓库系统中的多源货物状态数据,对所述多源货物状态数据进行数据预处理,得到初始多源货物状态数据集;利用FCM模糊聚类算法对所述初始多源货物状态数据集中的货物关联特征进行聚类,得到目标多源货物状态数据集;基于BP神经网络建立预训练的BP供应链货物需求预测模型,利用SSA麻雀搜索算法对所述BP供应链货物需求预测模型中超参数进行优化,得到SSA-BP供应链货物需求预测模型;将所述目标多源货物状态数据集输入至所述SSA-BP供应链货物需求预测模型中进行预测,得到供应链货物需求预测结果;基于所述供应链货物需求预测结果生成货物调度策略,基于MPA-SR阶段性修复的海洋捕食者算法对所述货物调度策略进行路径规划,得到货车运输路径;根据所述货车运输路径生成货车调度指令,并将所述货车调度指令传输至货车司机的移动操作终端。

全文数据:

权利要求:

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