【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型构建，尤其涉及一种物流数据分析的交易决策模型的构建方法。
技术介绍
1、早期，物流管理主要依赖传统的线性规划和运筹学方法，这些方法虽能有效解决基本的运输和库存问题，但在处理大规模、复杂的供应链数据时显得力不从心。随着信息技术的进步，尤其是数据挖掘和机器学习的兴起，物流数据分析开始逐步转向数据驱动的方法。20世纪90年代，企业引入了基于数据仓库的决策支持系统（dss），通过对历史数据的存储和分析，优化了运输路径、库存管理等环节。进入21世纪，云计算和大数据技术的快速发展使得企业能够处理海量数据，并利用实时数据分析优化决策。近年来，深度学习和人工智能的应用进一步推动了物流数据分析的进步。先进的算法，如神经网络和强化学习，被用于预测需求、优化库存和提高物流效率。这些技术能够通过对复杂数据模式的识别和预测，提供更精确的决策支持。然而，目前传统的物流交易未充分考虑货物价值对运输模式选择和费用计算的不足，同时对退货和逆向物流成本估算不足的问题，进而导致交易决策模型构建的精准性和全面性较低。
技术实现思路
【技术保护点】
1.一种物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤S144包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的物流数据分析的交易...
【技术特征摘要】
1.一种物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤s144包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的物流数据分析的交易决策模型的构建方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的物流数...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡典逸，
申请(专利权)人：湖北泰能佳网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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