【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电数字数据处理领域，尤其涉及基于ai大模型的物流数字化管理系统及方法。
技术介绍
1、在现代物流行业中，随着全球化和电子商务的迅猛发展，物流系统面临着日益增长的复杂性和动态性。这种环境要求物流管理系统不仅要高效、可靠，还需要具备处理大量动态数据、快速响应市场变化、以及进行精确决策的能力。然而，传统的物流管理方法往往依赖于经验判断和手工操作，缺乏对复杂数据的高效处理能力和灵活性，难以应对日益复杂和不断变化的市场需求。
2、随着人工智能技术的发展，大数据处理、机器学习和深度学习的进步，为物流管理系统提供了新的解决方案。通过利用这些技术，可以更有效地处理和分析大量的物流数据，从而提高预测准确性，优化资源分配，增强风险管理能力，提升客户服务水平，并实现更加智能和自动化的物流管理。
3、我国专利申请号：cn202310936680.7，公开日：2023.11.03，公开了一种基于协同的钢铁全厂物流数字化管理系统，包括客户端、协同平台以及分析管理平台；所述客户端，用于所述协同平台和所述分析管理平台的注册、登陆、查询信息、权限分级；所述协同平台，用于物流信息的录入和更新；所述分析管理平台，用于数据库储存、指标计算、指标分析、物流运行反馈。该专利技术能够使得钢企对物流信息进行实时、全面、准确的掌控，能有效支撑钢企物流供应链瞬时智慧决策，对提高物流效率起到积极作用。
4、但上述技术至少存在如下技术问题：现有技术存在的预测准确性不足、资源利用效率低、响应市场变化的速度慢、依赖于经验而非数据驱动的决策
技术实现思路
1、本专利技术提供基于ai大模型的物流数字化管理系统及方法，解决了现有技术存在的预测准确性不足、资源利用效率低、响应市场变化的速度慢、依赖于经验而非数据驱动的决策制定、风险管理和应急响应能力有限以及缺乏持续学习和自我优化能力的问题，这些缺陷主要源于传统物流系统对大数据处理和复杂模式识别的能力有限，以及对动态市场环境适应性不强。实现了一种基于ai大模型的物流数字化管理系统，能够有效提高物流预测的准确性、优化资源利用、加快市场响应速度，并支持数据驱动的决策制定。
2、本专利技术提供了基于ai大模型的物流数字化管理系统及方法，具体包括以下技术方案：
3、基于ai大模型的物流数字化管理系统，包括以下部分：
4、预处理模块、多维映射模块、关联分析模块、提取模块、时间感知多层循环模块；
5、所述预处理模块，用于对原始物流数据进行格式转换和标准化的预处理，预处理模块通过数据传输的方式与多维映射模块、时间感知多层循环模块相连；
6、所述多维映射模块，用于将预处理后的数据转换到高维特征空间，多维映射模块通过数据传输的方式与关联分析模块相连；
7、所述关联分析模块，用于分析高维特征空间中的多维数据特征的时间序列关联，得到动态关联分析结果，关联分析模块通过数据传输的方式与提取模块相连；
8、所述提取模块，用于从动态关联分析结果中提取预测物流需求、优化资源分配的数据特征，提取模块通过数据传输的方式与时间感知多层循环模块相连；
9、所述时间感知多层循环模块，用于构建时间感知多层循环网络模型，利用时间感知门控单元引入对时间变化的敏感性，通过多层循环结构处理和分析时间变化数据，利用多元特征融合和加权机制，将来自不同层的数据特征进行融合，将融合的特征转化为资源分配、路径规划或需求预测的决策。
10、基于ai大模型的物流数字化管理方法，包括以下步骤：
11、s1. 对原始物流数据进行预处理，将预处理后的物流数据转换到高维特征空间，并分析数据特征的时间序列关联，提取出影响决策的信息；
12、s2. 构建时间感知多层循环网络模型，通过时间感知门控单元、多层循环结构、多元特征融合和加权机制，得到决策信息。
13、优选的，所述s1，具体包括：
14、在预处理过程中，使用对数函数对原始物流数据进行缩放；将预处理后的物流数据通过多维映射转换到高维特征空间，得到多维映射得到的特征集。
15、优选的，所述s1，还包括：
16、分析多维映射得到的特征集中数据特征的时间序列关联，得到动态关联分析结果。
17、优选的，所述s1，还包括：
18、从动态关联分析结果中提取出影响决策的信息，识别对预测物流需求、优化资源分配具有影响的数据特征。
19、优选的，所述s2，具体包括：
20、时间感知多层循环网络模型的核心是时间感知门控单元，在时间感知多层循环网络模型中引入对时间变化的敏感性。
21、优选的，所述s2，还包括：
22、采用多层循环结构，捕捉和分析至少两个层次信息对时间变化的数据特征，包括物流中的货物流动和供应链状态。
23、优选的，所述s2，还包括：
24、在时间感知多层循环网络模型中，引入多元特征融合和加权机制，将来自不同层的数据特征进行融合。
25、优选的，所述s2，还包括：
26、将融合后的特征转化为预测结果，在物流数字化管理系统中，将融合的特征转化为资源分配、路径规划或需求预测的决策信息。
27、本专利技术的技术方案的有益效果是：
28、1、通过利用时间感知多层循环网络模型，结合数据处理和分析技术，准确预测物流需求、资源分配、运输路线选择等关键指标，使物流管理更加有效，响应市场变化更迅速；根据预测结果优化库存水平和生产调度，减少资源浪费，通过调整配送计划和路线，能够最大化运输效率，降低成本，同时确保及时满足客户需求；
29、2、在快速变化的市场环境中，快速响应客户需求和市场变化至关重要，本系统的高效数据处理能力和准确的预测结果允许快速做出决策，提高整体物流响应速度；结合多维数据分析和复杂的算法模型，为管理者提供数据驱动的决策支持，减少直觉或经验驱动决策的不确定性，提高决策的可靠性；通过分析和预测市场趋势、供应链中断风险等，帮助管理者制定更有效的风险管理策略和应急响应计划。
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1.基于AI大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，包括以下部分：
2.基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S1，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S1，还包括：
6.根据权利要求2所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
7.根据权利要求2所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S2，还包括：
8.根据权利要求2所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S2，还包括：
9.根据权利要求8所述的基于AI大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述S2，还包括：
【技术特征摘要】
1.基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，包括以下部分：
2.基于ai大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于ai大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai大模型的物流数字化管理方法，其特征在于，所述s1，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai大模型的物流数字化管理方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鑫睿，陈章杰，刘意峰，张学福，余琛，
申请(专利权)人：广州一链通互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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