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龙图腾网获悉深圳市天兴诚科技有限公司申请的专利一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统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：CN119005838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411463933.4，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统是由翟兴;库韶坤;叶海龙;曾均宏;曾万雄;于艳秋设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统。该系统包括需求预测与分析单元、库存优化单元、供应商管理单元、物流路径优化单元、系统整合与反馈单元及实时物流营销单元。通过递归神经网络和长短期记忆网络对历史订单和市场数据进行分析，实现了对短期和中长期需求的精准预测。库存优化单元结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络实现库存的动态管理。供应商管理单元通过多层感知机和模糊聚类算法优化供应商选择。物流路径优化单元基于遗传算法和自适应大规模邻域搜索算法ALNS实现物流路径的最优调度。本发明系统通过整合多个功能单元，有效提高了物流供应链的运行效率与响应速度。

本发明授权一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统，其特征在于，所述系统包括：需求预测与分析单元，通过递归神经网络和长短期记忆网络对历史订单和市场波动数据进行分析，预测短期和中长期的需求，输出需求预测数据；库存优化单元，结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络算法，根据所述需求预测与分析单元输出的需求预测数据，对库存水平进行调整；供应商管理单元：基于多层感知机和模糊聚类算法，接收所述库存优化单元的库存调整数据，并根据供应商数据进行供应商选择、分类与排序；该单元还结合供应商的交货能力和历史表现，制定供应商交货计划，调整订单分配策略；物流路径优化单元，采用遗传算法和自适应大规模邻域搜索算法，基于所述供应商管理单元的供应商选择结果和实时物流数据，进行物流路径规划；系统整合与反馈单元，通过全局数据管理和反馈机制，接收所述需求预测与分析单元、所述库存优化单元、所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元的数据，整合并同步各单元运行；实时物流营销单元，接收所述系统整合与反馈单元的反馈数据，基于物流数据与市场趋势，调整物流营销策略； 所述需求预测与分析单元包括：短期预测模块：通过递归神经网络生成短期需求预测结果，并将预测结果传递至库存优化单元，以调整库存水平；中长期预测模块：利用长短期记忆网络生成中长期需求预测，并将长短期记忆网络的输出结果结合递归神经网络算法的短期预测结果传递至所述库存优化单元和所述物流路径优化单元，以制定长期库存和物流调度方案；注意力机制模块：对长短期记忆网络输出的预测数据赋予不同权重，并将加权后的预测数据传递至所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元；反馈模块：收集所述库存优化单元、所述物流路径优化单元以及所述供应商管理单元的运行数据，将反馈信息传递至递归神经网络和长短期记忆网络，以根据实际运行调整模型参数； 所述需求预测与分析单元的中长期预测模块中的长短期记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，所述输入门用于选择当前输入信息，所述遗忘门用于调整历史数据对当前预测的权重，所述输出门用于生成预测结果； 所述库存优化单元包括：数据采集模块：用于从需求预测分析单元、供应商管理单元、物流路径优化单元和库存优化单元中获取数据，所述数据包括历史订单数据、实时订单量、市场波动数据、供应商交货信息及物流状态数据；所述数据经过标准化处理后传递至库存预测模块和库存数据模块，为库存预测和调整提供基础；库存预测模块：结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络进行库存预测；所述贝叶斯动态线性模型用于短期库存预测，所述卷积神经网络用于分析长期库存趋势；预测结果传递至库存调整模块，提供短期和长期库存调控依据；库存调整模块：基于所述库存预测模块的预测结果，进行库存水平的动态调整；反馈处理模块：收集来自所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元的运行反馈信息，将所述运行反馈信息传递给库存预测模块和库存调整模块； 所述库存优化单元中的卷积神经网络包括多层卷积层和池化层，所述卷积层用于处理库存数据中的局部模式，所述池化层用于减少数据维度并提取库存数据的长期趋势特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市天兴诚科技有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区布吉街道锦龙路89号万科红立方大厦707-711室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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