【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，具体而言，涉及一种基于大数据的物流预测方法及系统。
技术介绍
1、物流预测是根据客观事物过去和现代的发展规律，对物流管理的发展趋势和状况进行描述、分析。随着经济全球化和知识经济时代的到来，高新技术的迅猛发展，商品结构越来越复杂，物流预测是物流运筹的基础和前后，是物流部门进行规划和控制的基础，在物流活动中起着非常重要的作用。它可以为物流企业揭示出物流市场未来发展的趋势和方向，并可以对物流企业活动中可能出现的种种情况进行预测，从而使企业能够及时阻止或尽量减少对自身发展不利的情况的发生。
2、基于大数据的物流需求预测是物流资源调度的重要技术手段，再好的商品，如果不能准确的预测到实际的市场需求，就是造成供应的不足或者过剩，进而影响到企业的库存水平和运作成本。物流需求数据具有强随机性、波动性、非平稳性等特征，因此对其进行准确的预测较为困难。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的物流预测方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的物流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述获取历史物流数据，对所述历史物流数据进行预处理，得到预处理后的物流数据，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述利用信号分解算法对所述历史物流数据进行时间序列分解，得到分解数据，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述基于果蝇优化算法对所述预测模型进行参数优化，其中果蝇优化算法包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的物流预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述获取历史物流数据，对所述历史物流数据进行预处理，得到预处理后的物流数据，其中包括：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述利用信号分解算法对所述历史物流数据进行时间序列分解，得到分解数据，其中包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法，其特征在于,所述基于果蝇优化算法对所述预测模型进行参数优化，其中果蝇优化算法包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的物流预测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张坤华，李士民，吕澄，
申请(专利权)人：南京大拇哥软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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