一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统，所述方法包括：采集货物需求方在预设周期内的历史仓储变化信息；并进行供求关系分析，获得第一供求关系对应的第一时间节点集合、第二供求关系对应的第二时间节点集合；对第一时间节点集合和第二时间节点集合对应的需求敏感要素进行探索分析，获得敏感要素集合；将其作为逻辑自变量，将历史仓储变化信息作为逻辑因变量，构建货物仓储变化逻辑关系，并搭建货物库存预测模型；采集获得实时需求影响要素集合，并输入至货物库存预测模型进行回归预测训练，获得未来预设周期内的预期库存变化信息；继而对仓储进行动态调整。继而对仓储进行动态调整。继而对仓储进行动态调整。

【技术实现步骤摘要】
一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统。

技术介绍

[0002]纺织业是一个劳动人数密集度高和对外依赖程度大的产业，纺织品出口率持续稳定增长直接影响中小纺织公司的可持续性发展。而存货是中小纺织企业流动资产的重要组成部分,对中小纺织公司的生产经营有着重要影响。公司存货的数量以及存货结构是否合理不仅对稳定生产,销售时机有不可或缺的作用,而且对公司资金流动,经营收益有重大的意义。尤其是纺织公司,属于传统行业,产品供大于求,市场竞争特别激烈。
[0003]然而，现有技术中存在对纺织业库存进行管理时，无法针对复杂多变的需求端环境，对纺织品仓库存储进行动态的平衡管理，导致出现供不应求或供大于求的库存状态，严重影响了纺织企业的生产进度的技术问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统，用以解决现有技术中对纺织业库存进行管理时，无法针对复杂多变的需求端环境，对纺织品仓库存储进行动态的平衡管理，导致出现供不应求或供大于求的库存状态，严重影响了纺织企业的生产进度的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本专利技术提供了一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统。
[0006]第一方面，本专利技术提供了一种基于状态预测的纺织业库存调整方法，所述方法包括：基于大数据，采集货物需求方在预设周期内的历史仓储变化信息；对所述历史仓储变化信息进行供求关系分析，获得第一供求关系对应的第一时间节点集合、第二供求关系对应的第二时间节点集合；基于探索式分析技术，对所述第一时间节点集合和所述第二时间节点集合对应的需求敏感要素进行探索分析，获得敏感要素集合；将所述敏感要素集合作为逻辑自变量，将所述历史仓储变化信息作为逻辑因变量，构建所述货物需求方在所述预设周期内的货物仓储变化逻辑关系；基于所述货物仓储变化逻辑关系，搭建所述货物需求方的货物库存预测模型；采集获得所述货物需求方的实时需求影响要素集合，并输入至搭建好的所述货物库存预测模型进行回归预测训练，获得所述货物需求方在未来预设周期内的预期库存变化信息；基于所述预期库存变化信息，对所述货物需求方的仓储进行动态调整。
[0007]另一方面，本专利技术还提供了一种基于状态预测的纺织业库存调整系统，用于执行如第一方面所述的一种基于状态预测的纺织业库存调整方法，其中，所述系统包括：第一采集单元，所述第一采集单元用于基于大数据，采集货物需求方在预设周期内的历史仓储变化信息；第一分析单元，所述第一分析单元用于对所述历史仓储变化信息进行供求关系分析，获得第一供求关系对应的第一时间节点集合、第二供求关系对应的第二时间节点集合；第二分析单元，所述第二分析单元用于基于探索式分析技术，对所述第一时间节点集合和
所述第二时间节点集合对应的需求敏感要素进行探索分析，获得敏感要素集合；第一构建单元，所述第一构建单元用于将所述敏感要素集合作为逻辑自变量，将所述历史仓储变化信息作为逻辑因变量，构建所述货物需求方在所述预设周期内的货物仓储变化逻辑关系；第一搭建单元，所述第一搭建单元用于基于所述货物仓储变化逻辑关系，搭建所述货物需求方的货物库存预测模型；第二采集单元，所述第二采集单元用于采集获得所述货物需求方的实时需求影响要素集合，并输入至搭建好的所述货物库存预测模型进行回归预测训练，获得所述货物需求方在未来预设周期内的预期库存变化信息；第一调整单元，所述第一调整单元用于基于所述预期库存变化信息，对所述货物需求方的仓储进行动态调整。
[0008]第三方面，一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；该存储器，用于存储；该处理器，用于通过调用，执行上述第一方面中任一项所述的方法。
[0009]第四方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
[0010]本专利技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：通过对需求商的历史货物仓储信息进行采集，进而对其进行供求关系分析，对库存供不应求的状态和供大于求的状态进行时间节点采集，进而对采集到的时间节点进行需求敏感要素的探索分析，可获得影响货物库存的敏感要素集合，通过检索各敏感要素集合与货物仓储变化的关联性逻辑关系，同时搭建货物库存预测模型，可对需求商所处的实时的需求敏感要素值进行预测分析，从而基于分析得到的未来预设时段的库存变化信息，预先的对货物仓储进行动态调整，达到了对供不应求或供大于求的库存状态进行预先响应，对纺织品仓库存储进行动态的平衡管理，确保纺织企业的生产进度正常推进的技术效果。
[0011]上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0013]图1为本专利技术一种基于状态预测的纺织业库存调整方法的流程示意图；图2为本专利技术一种基于状态预测的纺织业库存调整方法中获得敏感要素集合的流程示意图；图3为本专利技术一种基于状态预测的纺织业库存调整方法中构建所述货物需求方在所述预设周期内的货物仓储变化逻辑关系的流程示意图；图4为本专利技术一种基于状态预测的纺织业库存调整系统的结构示意图；图5为本专利技术示例性电子设备的结构示意图。
[0014]附图标记说明：第一采集单元11，第一分析单元12，第二分析单元13，第一构建单元14，第一搭建
单元15，第二采集单元16，第一调整单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
[0015]本专利技术通过提供一种基于状态预测的纺织业库存调整方法及系统，解决现有技术中在对纺织业库存进行管理时，无法针对复杂多变的需求端环境，对纺织品仓库存储进行动态的平衡管理，导致出现供不应求或供大于求的库存状态，严重影响了纺织企业的生产进度的技术问题。
[0016]本专利技术技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0017]下面，将参考附图对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是本专利技术的全部实施例，应理解，本专利技术不受这里描述的示例实施例的限制。基于本专利技术的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部。
[0018]本专利技术提供了一种基于状态预测的纺织业库存调整方法，所述方法包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于状态预测的纺织业库存调整方法，其特征在于，所述方法包括：基于大数据，采集货物需求方在预设周期内的历史仓储变化信息；对所述历史仓储变化信息进行供求关系分析，获得第一供求关系对应的第一时间节点集合、第二供求关系对应的第二时间节点集合；基于探索式分析技术，对所述第一时间节点集合和所述第二时间节点集合对应的需求敏感要素进行探索分析，获得敏感要素集合；将所述敏感要素集合作为逻辑自变量，将所述历史仓储变化信息作为逻辑因变量，构建所述货物需求方在所述预设周期内的货物仓储变化逻辑关系；基于所述货物仓储变化逻辑关系，搭建所述货物需求方的货物库存预测模型；采集获得所述货物需求方的实时需求影响要素集合，并输入至搭建好的所述货物库存预测模型进行回归预测训练，获得所述货物需求方在未来预设周期内的预期库存变化信息；基于所述预期库存变化信息，对所述货物需求方的仓储进行动态调整。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得敏感要素集合，包括：基于时间发展先后顺序，对所述第一时间节点集合和所述第二时间节点集合进行时间节点的重新排列，且对所述历史仓储变化信息进行对应匹配，生成时间发展
‑
仓储变化逻辑线；对所述时间发展
‑
仓储变化逻辑线进行连续时间的自定义逻辑关系截取，获得第一仓储变化曲线，其中，所述第一仓储变化曲线的初始点满足所述第一供求关系、终点满足所述第二供求关系；基于第一分析逻辑，对所述第一仓储变化曲线进行回归预测分析，生成第一曲线斜率，且获得所述第一曲线斜率投映的第一曲线变化时段；对所述第一曲线斜率和所述第一曲线变化时段进行特征升级分析，生成所述第一仓储变化曲线的第一高级特征；基于所述第一高级特征，对所述第一仓储变化曲线中的需求敏感要素进行探索分析。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：将所述第一仓储变化曲线的所述终点作为新的曲线初始点，对所述时间发展
‑
仓储变化逻辑线进行自定义逻辑关系截取，获得第二仓储变化曲线；所述第二仓储变化曲线的所述新的曲线初始点满足所述第二供求关系、新的曲线终点满足所述第一供求关系；根据所述第一分析逻辑，对所述第二仓储变化曲线进行回归预测分析，直至生成所述第二仓储变化曲线的第二高级特征；以此递归，对所述预设周期内的历史仓储变化信息进行遍历的需求敏感要素进行探索分析，直至获得所述敏感要素集合。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建所述货物需求方在所述预设周期内的货物仓储变化逻辑关系，包括：基于所述历史仓储变化信息，搭建事务数据库D；将所述敏感要素集合定义为项目集合A；基于关联规则算法，计算所述项目集合A中的各项目子集在所述事务数据库D中出现的
次数，获得所述各项目子集对所述事务数据库D的项目支持度分布；预设所述事务数据库D的最小支持度阈值；判断所述项目支持度分布是否超过所述最小...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭满金，
申请(专利权)人：南通万天信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：