← 返回列表

基于AI大模型的物流数字化管理系统及方法

申请号: CN202410211203.9
申请人: 广州一链通互联网科技有限公司
更新日期: 2026-03-17

专利详细信息

项目 内容
专利名称 基于AI大模型的物流数字化管理系统及方法
专利类型 发明申请
申请号 CN202410211203.9
申请日 2024/2/27
公告号 CN117787838A
公开日 2024/3/29
IPC主分类号 G06Q10/083
权利人 广州一链通互联网科技有限公司
发明人 陈鑫睿; 陈章杰; 刘意峰; 张学福; 余琛
地址 广东省广州市黄埔区坑田大街32号鱼珠智谷E-PARK创意园A13号

摘要文本

本发明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。具体包括:首先,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;然后,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。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。 ()

专利主权项内容

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: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;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;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;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;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;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。