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申请/专利权人：吴树贵

摘要：本发明涉及数据处理领域，且公开了一种基于人工智能的供应链数据处理方法及系统，用于解决当需要对新公司进行需求预测时，会出现没有足够的历史数据来进行需求预测的问题，该方法包括，采集检测产品的相关数据，对产品的相关数据进行分析得到需求影响系数，对需求影响系数进行综合评估得到需求预测指数，根据需求预测指数计算得到推荐库存量，对当前库存数量进行调整，并对实时库存量进行检测，当检测到库存量低于安全库存水平时，则重新进行需求预测指数的评估，并根据需求预测指数重新计算出新的推荐库存量，根据新的推荐库存量进行库存补充，有效提高了需求预测的准确性，减少因不能及时进行库存管理导致的库存积压和缺货的风险。

主权项：1.一种基于人工智能的供应链数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：采集检测时间段产品的相关搜索量，根据搜索量与统计时间点绘制趋势折线图，根据时间段将折线图平均分为n份，得到n个子时间段，计算每个子时间段搜索量的上升率，将上升率作为特征进行聚类，根据聚类结果计算得到搜索趋势系数；从市场上筛选出已经经历了完整生命周期的产品，记为历史产品，所述生命周期包括引入期、成长期、成熟期以及衰退期，并采集历史产品不同生命周期时的销售增长率、市场份额增加率以及利润增长率，通过卷积神经网络进行生命周期模型训练，得到生命周期预测模型；采集市场上该产品的现阶段的销售增长率、市场份额增加率以及利润增长率，并导入生命周期预测模型中，预测得到当前产品所处的生命周期；采集历史产品不同生命周期时的平均销售量，并对历史产品不同生命周期时的平均销售量进行均值计算，得到不同生命周期时的总体平均销售量，选择成熟期的总体平均销售量作为基准阶段，将生命周期与成熟期的总体平均销售量进行比值计算得到各生命周期的周期影响系数；根据产品数据筛选出市场中同类型的产品，采集同类型产品在一段时间内的复购率，对同类型产品一段时间的复购率进行均值计算，将计算结果作为产品的预复购率，记为复购影响系数；根据搜索趋势系数、周期影响系数以及复购影响系数计算得到需求预测指数，其计算公式为DF＝a1×ST+a2×CI+a3×RC，其中DF表示为需求预测指数，ST表示为搜索趋势系数，CI表示为周期影响系数，RC表示为复购影响系数，a1、a2、a3表示为搜索趋势系数、周期影响系数以及复购影响系数的权重系数；设定需求预测指数预设阈值，将需求预测指数与预设阈值进行比值计算，计算得到调整系数，将调整系数与固定储存量相乘计算出推荐库存量；设定安全库存水平，并对库存量进行实时监测，当检测到库存量低于安全库存水平时，重新进行需求预测指数的评估，并根据需求预测指数重新计算出新的推荐库存量，根据新的推荐库存量进行库存补充。

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权利要求：

百度查询： 吴树贵 一种基于人工智能的供应链数据处理方法及系统