本發(fā)明涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼材云倉儲庫存與收益預(yù)測系統(tǒng)，屬于智能供應(yīng)鏈管理、金融科技及深度學(xué)習(xí)。

背景技術(shù)：

1、在鋼鐵行業(yè)中，庫存管理是供應(yīng)鏈管理的核心環(huán)節(jié)。隨著市場需求的日益不確定性和波動性，鋼材庫存管理變得愈加復(fù)雜和具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的庫存管理方法主要依賴歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析和人工經(jīng)驗，這種方法在應(yīng)對劇烈的市場波動和復(fù)雜的供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)時，難以提供精確的預(yù)測和有效的決策支持。在當(dāng)前全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境急劇變化、市場需求快速轉(zhuǎn)變的背景下，鋼鐵企業(yè)面臨的庫存管理壓力不斷增加。由于庫存管理存在滯后效應(yīng)和市場不確定性，鋼材庫存的波動對企業(yè)的生產(chǎn)計劃、資金流動和供應(yīng)鏈穩(wěn)定性產(chǎn)生了顯著影響。

2、盡管鋼鐵行業(yè)逐步向數(shù)字化轉(zhuǎn)型，許多企業(yè)引入了基于信息化和智能化的管理系統(tǒng)，但這些系統(tǒng)通常僅具備信息收集與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析功能，缺乏對未來庫存變化的精準(zhǔn)預(yù)測能力。特別是在鋼材云倉儲(金融倉)管理中，代理商通過抵押鋼材獲取流動資金，這種金融業(yè)務(wù)模式對庫存預(yù)測提出了更高要求。市場波動、需求變化、宏觀經(jīng)濟(jì)政策等多種因素交織，進(jìn)一步增加了庫存管理的復(fù)雜性和風(fēng)險性。傳統(tǒng)的庫存預(yù)測方法在這種高度動態(tài)的環(huán)境中，難以提供足夠的準(zhǔn)確性和時效性，導(dǎo)致庫存管理效率低下，甚至可能引發(fā)供應(yīng)鏈中的金融風(fēng)險。因此，亟需一種基于先進(jìn)技術(shù)的智能庫存預(yù)測模型，以提高預(yù)測精度，優(yōu)化庫存管理決策，進(jìn)而提升企業(yè)在供應(yīng)鏈金融中的收益。

3、為了解決上述問題，近年來人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在供應(yīng)鏈管理領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型憑借其強大的非線性特征提取能力和自適應(yīng)性，能夠從大量復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)隱含的模式和趨勢，從而進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。鋼鐵行業(yè)中的庫存數(shù)據(jù)、市場需求和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間存在復(fù)雜關(guān)聯(lián)和相互影響，傳統(tǒng)線性模型難以捕捉這些深層次關(guān)系。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)、變分自編碼器(vae)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)的深度學(xué)習(xí)綜合模型，能夠有效應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。

4、具體而言，cnn可以提取庫存數(shù)據(jù)的空間特征，如倉儲布局對庫存管理的影響；rnn擅長處理時間序列數(shù)據(jù)，捕捉庫存變化的時間趨勢和周期性波動；vae通過生成潛在變量空間，增強了模型對數(shù)據(jù)中非線性關(guān)系的捕捉能力，并提升了泛化能力；gnn利用圖結(jié)構(gòu)建模代理商和鋼廠之間的復(fù)雜關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，準(zhǔn)確反映這些關(guān)系對庫存變化的影響。通過這些模型的有機結(jié)合，庫存預(yù)測不再局限于單一維度的數(shù)據(jù)處理，而是通過多維度、多層次的數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)對復(fù)雜庫存變化的高精度預(yù)測。然而，僅依靠深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行庫存預(yù)測仍不足以全面解決鋼鐵行業(yè)中的供應(yīng)鏈管理問題。庫存預(yù)測的結(jié)果直接影響企業(yè)的資金管理和金融收益，尤其在涉及供應(yīng)鏈金融業(yè)務(wù)時，庫存的準(zhǔn)確預(yù)測是金融收益預(yù)測的基礎(chǔ)。鋼鐵企業(yè)通常通過管理服務(wù)費形式獲得收益，這意味著精準(zhǔn)的庫存預(yù)測模型還必須結(jié)合金融收益預(yù)測，才能真正為企業(yè)提供全面、智能的決策支持。

5、本發(fā)明提出了一種結(jié)合深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的鋼材云倉儲庫存動態(tài)預(yù)測與金融收益預(yù)測方法。該方法通過復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型實現(xiàn)高精度庫存預(yù)測，同時集成金融收益預(yù)測模塊，將預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于供應(yīng)鏈金融決策中，從而優(yōu)化庫存管理，最大化企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。本方法的創(chuàng)新之處在于其能夠在動態(tài)且不確定的市場環(huán)境中，自適應(yīng)調(diào)整模型參數(shù)，實現(xiàn)對庫存變化和金融收益的雙重精準(zhǔn)預(yù)測，為鋼鐵企業(yè)提供全面、智能的供應(yīng)鏈管理解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的鋼材云倉儲庫存與收益預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)旨在解決當(dāng)前鋼鐵行業(yè)中庫存管理復(fù)雜性和金融收益預(yù)測不準(zhǔn)確的問題。通過整合多種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本發(fā)明提出了一種多層次的預(yù)測和優(yōu)化模型，能夠在動態(tài)環(huán)境中實現(xiàn)對庫存變化的精準(zhǔn)預(yù)測，并結(jié)合金融收益的動態(tài)優(yōu)化，為企業(yè)提供全面、智能的供應(yīng)鏈管理決策支持。

2、具體而言，本發(fā)明系統(tǒng)包括以下幾個核心模塊：

3、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理模塊：負(fù)責(zé)從多源數(shù)據(jù)中采集鋼材云倉儲相關(guān)的庫存數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和行業(yè)政策信息，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、歸一化處理及特征工程，生成統(tǒng)一的多維數(shù)據(jù)特征空間。

4、深度學(xué)習(xí)模型模塊：該模塊包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)和變分自編碼器(vae)。通過cnn提取庫存數(shù)據(jù)的空間特征，利用rnn捕捉時間序列特征，vae則用于增強模型對數(shù)據(jù)非線性關(guān)系的泛化能力，從而生成高精度的庫存動態(tài)預(yù)測結(jié)果。

5、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模塊：構(gòu)建并分析代理商與鋼廠之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過多層消息傳遞機制識別關(guān)鍵節(jié)點，分析這些節(jié)點對庫存管理和供應(yīng)鏈金融收益的影響。

6、金融收益預(yù)測與優(yōu)化模塊：基于多因子金融模型和聯(lián)合優(yōu)化框架，結(jié)合庫存預(yù)測結(jié)果和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)分析，動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，生成企業(yè)的金融收益預(yù)測和優(yōu)化管理決策建議。

7、本發(fā)明的創(chuàng)新在于利用深度學(xué)習(xí)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，通過復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，幫助企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中實現(xiàn)精確的庫存管理和金融收益優(yōu)化，提高企業(yè)的供應(yīng)鏈管理效率和經(jīng)濟(jì)效益。

8、本發(fā)明涉及一種深度學(xué)習(xí)模型模塊的設(shè)計與實現(xiàn)，用于高精度的鋼材云倉儲庫存動態(tài)預(yù)測。本模塊包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)和變分自編碼器(vae)三部分。這些深度學(xué)習(xí)模型通過多維特征提取、時間序列分析和非線性特征增強，協(xié)同工作以生成精確的庫存預(yù)測結(jié)果。

9、首先，本發(fā)明通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)對庫存數(shù)據(jù)的空間特征進(jìn)行提取。具體來說，系統(tǒng)使用多尺度卷積核從倉儲布局和庫存分布數(shù)據(jù)中提取不同尺度的空間特征，進(jìn)而生成特征圖。這些特征圖在池化層中進(jìn)行降維處理，從而減少數(shù)據(jù)量并保留關(guān)鍵信息。接著，這些空間特征被輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(rnn)中進(jìn)行時間序列分析。本發(fā)明采用了雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(bi-lstm)與門控循環(huán)單元(gru)的混合結(jié)構(gòu)，捕捉庫存變化中的長短期依賴性。雙向lstm能夠在考慮過去和未來信息的同時，準(zhǔn)確地預(yù)測庫存趨勢，而gru則通過簡化計算，進(jìn)一步提高了模型的處理效率。

10、為了進(jìn)一步提升模型的泛化能力，本發(fā)明引入了變分自編碼器(vae)。vae通過構(gòu)建潛在變量空間，生成和重構(gòu)庫存數(shù)據(jù)的非線性特征。這種方法不僅能夠捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系，還能增強模型在面對數(shù)據(jù)噪聲和市場波動時的穩(wěn)健性。

11、通過上述三個模塊的協(xié)同工作，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對鋼材云倉儲庫存的高精度動態(tài)預(yù)測，并為后續(xù)的金融收益預(yù)測提供可靠的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。最終的預(yù)測結(jié)果由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行綜合處理，以確保其在不同市場環(huán)境下的適用性和準(zhǔn)確性。

12、本發(fā)明還通過多目標(biāo)優(yōu)化與情境模擬，為鋼鐵企業(yè)提供了更加全面的庫存與金融收益管理解決方案。系統(tǒng)采用了多目標(biāo)優(yōu)化算法，在庫存預(yù)測與金融收益預(yù)測之間實現(xiàn)了精確的平衡。通過拉格朗日對偶優(yōu)化方法，系統(tǒng)能夠在不同優(yōu)化目標(biāo)之間動態(tài)調(diào)整權(quán)重，確保在追求庫存管理精確度的同時，最大化金融收益。

13、此外，系統(tǒng)集成了情境模擬功能，能夠在不同市場條件下評估企業(yè)的庫存與收益表現(xiàn)。通過調(diào)整市場參數(shù)，系統(tǒng)可以模擬各種經(jīng)濟(jì)情境下的庫存變化與金融收益情況，并為企業(yè)提供優(yōu)化決策支持。情境模擬功能不僅幫助企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中保持競爭力，還能有效規(guī)避潛在的市場風(fēng)險。

14、本發(fā)明的多層次自適應(yīng)優(yōu)化算法與情境模擬功能通過實時數(shù)據(jù)反饋與優(yōu)化決策支持，確保了系統(tǒng)在動態(tài)市場環(huán)境中的高效性與魯棒性，為鋼鐵企業(yè)在復(fù)雜供應(yīng)鏈管理中提供了前所未有的決策支持與經(jīng)濟(jì)效益提升。