面向服装仓储管理的时空数据异常检测方法以及相关装置制造方法及图纸

本申请公开了一种面向服装仓储管理的时空数据异常检测方法以及相关装置。该方法包括获取待预测的未来时刻之前的服装仓储管理时空数据；将所述服装仓储管理时空数据输入预先训练得到的时空预测模型，得到未来时刻的服装仓储管理时空数据预测值，其中所述预先训练得到的时空预测模型是通过将预处理后得到的服装仓储管理时空数据作为样本进行迭代训练得到的；根据服装仓储管理企业业务需求，计算未来时刻的服装仓储管理时空数据预测值与未来时刻的服装仓储管理时空数据真实值之间的差值，得到差值数据集；对差值数据集进行异常检测，得到实时异常检测结果。通过本申请的异常检测方法，实现了准确高效的时空数据预测，可以提高服装仓储管理时空数据的质量。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及时空数据异常处理领域，具体而言，涉及一种面向服装仓储管理的时空数据异常检测方法以及相关装置。

技术介绍

1、服装仓储管理是指对服装库存的管理、调配和运作等工作进行规划、组织、实施和控制的过程。在现代物流管理中，服装仓储管理起着至关重要的作用，它不仅直接影响着企业的生产效率和经济效益，还与消费者满意度和品牌形象等方面密切相关。

2、服装仓储管理领域已经出现了一些新的技术和趋势：

3、(1)自动化技术：随着人工智能和自动化技术的发展，越来越多的企业开始采用自动化技术来进行仓储管理。例如，通过使用机器人和自动化仓储系统，可以实现更高效和精确的货物分拣、储存和运输，减少人力成本和运营风险。

4、(2)无人仓库：随着物联网和无人化技术的普及，越来越多的企业开始建设无人仓库。无人仓库使用自动化设备和传感器等技术，能够自动监测、分拣、运输和储存货物，使得仓库运作更加智能化和高效化。

5、(3)数据化管理：随着信息技术的发展，越来越多的企业开始采用数据化管理来进行仓储管理。例如，通过使用rfid等技术实现物品跟踪和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向服装仓储管理的时空数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预先训练得到的时空预测模型为基于高阶图卷积网络的时空预测模型，

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，构建基于高阶图卷积网络的时空预测模型，所述时空预测模型多层时空卷积，每一层包括TCN部分和多重图GCN部分，用以分别对时空数据中的时间依赖关系和空间依赖关系进行建模，所述TCN部分包括高阶时间差TH-GRU，所述图GCN部分包括一个全局依赖图和一个基于高级语义信息的动态图。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：从...

【技术特征摘要】

1.一种面向服装仓储管理的时空数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预先训练得到的时空预测模型为基于高阶图卷积网络的时空预测模型，

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，构建基于高阶图卷积网络的时空预测模型，所述时空预测模型多层时空卷积，每一层包括tcn部分和多重图gcn部分，用以分别对时空数据中的时间依赖关系和空间依赖关系进行建模，所述tcn部分包括高阶时间差th-gru，所述图gcn部分包括一个全局依赖图和一个基于高级语义信息的动态图。

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：从服装仓储管理企业的数据空间中获取服装仓储管理时空数据。

5.根据权利要求4所述方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建波，牛爱文，吕志强，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：