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龙图腾网获悉北京妙策汇科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的供应链需求预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120338866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510438866.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种基于人工智能的供应链需求预测系统及方法是由洪妍设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的供应链需求预测系统及方法在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于人工智能的供应链需求预测系统及方法，属于数据预测技术领域。该种基于人工智能的供应链需求预测系统包括：需求预测模块，用于基于目标供应链对应的影响因素数据利用需求预测模型，得到目标供应链的第一需求数据；数据分析模块，用于根据目标供应链的第二需求数据以及第一需求数据判断是否输出需求预测模型的参数优化需求；参数优化模块，用于响应于参数优化需求，基于第二需求数据和第二需求数据对应的影响因素数据，利用优化模型得到需求预测模型对应的优化参数，优化参数用于指示第一设备基于优化参数对需求预测模型进行重训练。本公开能够通过动态调整需求预测模型，提升供应链需求预测的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于人工智能的供应链需求预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的供应链需求预测系统，其特征在于，包括： 需求预测模块，用于基于目标供应链对应的影响因素数据利用需求预测模型，得到所述目标供应链的第一需求数据； 数据分析模块，用于根据所述目标供应链的第二需求数据以及所述第一需求数据判断是否输出所述需求预测模型的参数优化需求；所述第二需求数据为所述目标供应链的实际需求数据； 参数优化模块，用于响应于所述参数优化需求，基于所述第二需求数据和所述第二需求数据对应的影响因素数据，利用优化模型得到所述需求预测模型对应的优化参数，将所述优化参数发送至第一设备； 第一设备，用于基于所述优化参数对所述需求预测模型进行重训练，并指示所述需求预测模块基于重训练之后的需求预测模型进行供应链需求预测； 所述优化模型为蚁群模型；基于所述第二需求数据以及所述第二需求数据对应的影响因素数据，利用优化模型得到所述需求预测模型对应的优化参数之前，所述参数优化模块还用于： 基于所述需求预测模型对应的训练参数和结构参数确定所述优化模型的解空间，基于所述第二需求数据以及所述第二需求数据对应的影响因素数据确定所述优化模型的超参数； 所述超参数包括信息素启发式因子和期望启发因子； 所述参数优化模块具体用于： 响应于目标得分中存在得分大于第一得分的数据，基于第一步长降低信息素启发式因子的参考值，得到信息素启发式因子，基于第二步长提高期望启发式因子的参考值，得到期望启发因子； 所述目标得分基于第二需求数据，利用随机森林算法对所述第二需求数据对应的影响因素数据进行打分得到； 所述参数优化模块还用于： 根据所述目标得分的离散程度确定调整所述信息素启发式因子和期望启发因子的步长； 所述第一步长通过第一公式确定； 所述第二步长通过第二公式确定； 所述第一公式为： ，其中，表示第一步长，表示最小步长，表示最大步长，表示变异系数，表示变异系数的最小值，表示变异系数的最大值，表示第一调整系数； 所述第二公式为： ，其中，表示第二步长，表示第二调整系数。

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