【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理的，尤其涉及一种多维度物流数据挖掘与预测方法及系统。
技术介绍
1、在物流行业中，随着全球供应链的不断扩张和交易量的增加，如何高效地进行物流数据分析和预测，优化物流资源配置，提高整体物流效率，已经成为提升物流网络服务水平和企业竞争力的关键。对物流数据进行深入的挖掘与分析成为了现代物流管理的一个重要组成部分，特别是在物流网络的运营决策支持、性能瓶颈诊断和资源优化配置等方面。
2、目前，通常依赖于统计分析和经验判断来处理物流数据，例如使用历史数据统计来预测未来的物流趋势、利用规则模型来判定资源配置等。虽然这些方法在某些场景下有效，但它们往往局限于线性模型和静态分析，难以处理复杂的、动态变化的物流系统中的高维度数据，也无法充分揭示物流关键指标与网络性能之间的深层联系。现有技术的主要技术缺陷在于其数据处理的局限性和预测能力的低效性。由于缺乏有效的数据清洗、标准化及高级信息挖掘机制，导致获取的物流关键指标有限，物流数据的真实价值未能被完全挖掘。同时，在预测物流效率瓶颈和潜在改进点方面，现有方法缺少动态、自适应的分...
【技术保护点】
1.一种多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述第一物流关键指标至少包括货物种类、大小、重量；所述第二物流关键指标至少包括运输路线的时间节点数据、运输路线的空间节点数据。
3.根据权利要求1所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述机器学习模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求3所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述样本训练数据包括货物流动数据、信息传递数据、车辆调度数据、环境因素数据、客户反馈数据、成本管理数据、时间效...
【技术特征摘要】
1.一种多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述第一物流关键指标至少包括货物种类、大小、重量；所述第二物流关键指标至少包括运输路线的时间节点数据、运输路线的空间节点数据。
3.根据权利要求1所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述机器学习模型的训练过程，包括：
4.根据权利要求3所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述样本训练数据包括货物流动数据、信息传递数据、车辆调度数据、环境因素数据、客户反馈数据、成本管理数据、时间效率数据、安全标准数据。
5.根据权利要求1所述的多维度物流数据挖掘与预测方法，其特征在于，所述对采集的物流...
【专利技术属性】
技术研发人员：李勇虎，赖慧明，
申请(专利权)人：深圳市快金数据技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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