基于动态异构图卷积的多价值链汽车配件需求预测方法
公开
摘要
本发明实施例提供了一种基于动态异构图卷积的多价值链汽车配件需求预测方法，该方法包括：获取历史第一时间段内与目标制造厂相关的多价值链历史数据，根据多价值链历史数据构建动态异构图；将动态异构图按单位时间处理成多个静态异构图，分别得到每个静态异构图的邻接矩阵和特征矩阵；将多个静态异构图的邻接矩阵和特征矩阵分别按时间先后顺序输入至训练好的动态异构图卷积神经网络结合长短期记忆网络的预测模型(DHGCN_LSTM)中，得到目标制造厂在未来第二时间段内的配件需求预测结果。本发明充分考虑了多价值链结构中上下游商家对制造厂配件采购的影响，提升了汽车配件采购需求预测的准确率，以为汽车企业的相关配件采购部门提供优质的配件采购服务。
基本信息
专利标题 ：
基于动态异构图卷积的多价值链汽车配件需求预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595897A
申请号 ：
CN202210264743.4
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-17
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭兵沈艳吴欣锁信华翁方芃黄婉华沈云柯李川
申请人 ：
四川大学
申请人地址 ：
四川省成都市武侯区一环路南一段24号
代理机构 ：
北京润泽恒知识产权代理有限公司
代理人 ：
王婷婷
优先权 ：
CN202210264743.4
主分类号 ：
G06Q10/04
IPC分类号 ：
G06Q10/04 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/04
预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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