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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种考虑时域和空域的数据驱动的物流需求预测方法和系统，涉及物流需求预测技术领域。本发明结合图注意力网络和LSTM联合网络模型的优势，能够充分利用空间关系和时间序列信息，在预测物流需求时综合考虑节点间的空间依赖关系和时间序列数据的长期依赖关系。这种综合考虑不同维度的依赖关系，并且通过注意力机制分别为时间数据和空间数据赋予不同权重，使得模型能够更全面、更准确地预测未来的需求，并在各种物流场景下表现出良好的适应性。
主权项：1.一种考虑时域和空域的数据驱动的物流需求预测方法，其特征在于，包括：获取n个零售商的T时间内历史物流需求数据和空间关系数据；对这n个零售商进行节点编号，得到节点集合；对T时间内历史物流需求数据进行处理，得到特征矩阵；基于节点集合和空间关系数据，构建图结构，并通过邻接矩阵表示图结构，所述图结构用于表示零售商之间的关系；基于预先训练的图注意力网络对邻接矩阵和特征矩阵进行处理，得到融合空间信息的时序特征矩阵；基于预先训练的添加Attention机制的LSTM模型对时序特征矩阵和预先设置的时间窗进行处理，得到需求预测量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 考虑时域和空域的数据驱动的物流需求预测方法和系统
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