本发明专利技术涉及煤炭运销管理技术领域，公开了基于深度学习的煤炭运销管理系统。该系统包括多源数据采集处理模块，收集并预处理煤炭质量、运输状态及市场销售数据；煤炭需求预测模块基于预处理数据预测市场需求趋势；库存优化调度模块依据需求趋势优化库存水平；运输任务动态分配模块结合优化后库存分配运输任务；异常监控分析模块监测运输异常；约束评估优化模块评估运输资源约束并优化任务分配；实时响应调整模块根据异常和约束评估结果动态调整运输任务；生命周期预测模块预测库存设备老化趋势；能效评估模块评估运输能效；维护决策优化模块结合老化趋势和能效评估结果优化维护策略。该系统实现了煤炭运销全过程智能化管理。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及煤炭运销管理，具体为基于深度学习的煤炭运销管理系统。
技术介绍
1、在煤炭行业的发展进程中，运销管理作为连接生产与市场的重要环节，其效率和精准度直接影响着企业的运营效益与行业的整体发展。传统的煤炭运销管理模式多依赖人工经验进行决策，存在着诸多难以克服的弊端。
2、从数据采集来看，煤炭质量、运输状态和市场销售等数据往往分散在不同的环节和系统中，缺乏统一的采集和处理机制。数据格式不统一、采集频率不一致等问题，导致数据的完整性和准确性难以保障，无法为后续的决策提供可靠的依据。
3、在需求预测方面，传统方法多基于历史销售数据进行简单的趋势分析，忽略了市场动态、政策变化、季节因素等多种影响因素。这种预测方式往往存在较大的误差，使得企业难以根据市场需求合理安排生产和库存，容易出现供不应求或库存积压的情况。
4、库存管理上，由于缺乏科学的需求预测作为指导，库存水平的设定具有较大的盲目性。过高的库存会增加仓储成本和资金占用，过低的库存则可能导致无法及时满足市场需求，影响企业的信誉和销售业绩。
>5、运输任务分配环本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述库存优化调度模块优化煤炭库存水平的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述运输任务动态分配模块分配运输任务的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述异常监控分析模块监测分析异常情况的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述约束评估优化模块评估运输资源约束并优化任务分配的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述库存优化调度模块优化煤炭库存水平的具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述运输任务动态分配模块分配运输任务的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的煤炭运销管理系统，其特征在于，所述异常监控分析模块监测分析异常情况的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于深度学...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯雨，龚大勇，许传坤，马春生，耿国强，
申请(专利权)人：北京中煤时代科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。