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龙图腾网获悉方元互联(北京)科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的供应链物流信息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：CN121458169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511625376.6，技术领域涉及：G06Q10/08；该发明授权一种基于人工智能的供应链物流信息管理系统是由王振杰;王晓芳;雷景堂;王天也;刘兴明设计研发完成，并于2025-11-07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物流信息管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及物流管理系统技术领域，具体公开了一种基于人工智能的供应链物流信息管理系统，包括数据采集模块、需求分析模块、物流决策模块、动态感知模块和供应链监控模块。本发明通过多源数据采集与标准化预处理，解决传统系统数据问题，为分析奠基；依托改进型LSTM模型与动态阈值，精准预测需求、预警风险，减少库存与缺货损失；采用混合算法，协同优化路径、评估库存并动态调整环境干扰，平衡物流效率与成本；借Attention‑LSTM模型生成韧性指数，结合分级响应与可视化，实现风险量化溯源及快速处置；各模块实时协同闭环，配合参数自优化与阈值更新，适配行业与环境变化，为供应链管理提供稳定智能支持。

本发明授权一种基于人工智能的供应链物流信息管理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的供应链物流信息管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、需求分析模块、物流决策模块、动态感知模块和供应链监控模块； 数据采集模块用于采集供应链中的实时数据，包括历史订单数据、当前库存数据、在途物流数据和社会经济数据，并经数据预处理生成多模态特征集合； 需求分析模块用于基于多模态特征集合，通过改进型LSTM时间序列分析模型预测需求趋势，计算需求波动系数，依据判断供应链是否存在需求风险，若存在则生成并发出预警指令，预警指令包含风险等级、触发因子及关联数据标识； 物流决策模块用于接收预警指令后，提取多模态特征集合中的物流相关特征，结合动态感知模块的环境数据优化物流路径与库存水平，计算物流效率系数，优化过程采用遗传算法与贪心算法结合的混合策略； 动态感知模块用于实时监测供应链外部环境变化，计算环境干扰系数，基于对物流决策模块的优化结果进行动态调整，调整频率与环境数据更新频率同步； 供应链监控模块用于利用Attention-LSTM深度学习技术构建供应链风险评估模型，将物流效率系数、需求波动系数及环境干扰系数输入模型，经Min-Max归一化处理后拟合输出供应链韧性指数，并以多维度可视化形式展示； 所述数据采集模块包括数据获取单元、数据清洗单元和特征提取单元，各单元协同工作流程如下： 数据获取单元，通过三类采集方式获取供应链数据，具体为：企业ERP系统API接口；部署于仓储运输节点的物联网传感器；第三方开放数据接口；采集的数据分类存储于分布式数据库，支持实时调用； 数据清洗单元，执行三步清洗流程：步骤1.1：缺失值处理，对数值型数据采用线性插值法填充，对分类数据采用众数填充；步骤1.2：异常值检测，采用改进法则，将超出范围的数据标记为异常，并用该特征的90%分位数替换；步骤1.3：格式标准化，将所有数据转换为JSON结构化格式，时间戳统一为UTC时区，数值单位统一； 特征提取单元，从清洗后的数据中提取多模态特征集合，各特征计算方式如下： 需求特征：历史需求序列、需求预测值、需求偏差比例； 库存特征：当前库存水平、安全库存水平、库存周转率、缺货率； 物流特征：运输路径长度、运输时间、物流成本、实时位置数据； 环境特征：经济指数、天气影响指数、政策变化指数； 所述需求分析模块包括需求趋势分析单元和风险初判单元，其中需求趋势分析单元执行四步分析流程： 步骤2.1：需求数据预处理，对历史需求序列进行平滑处理，消除短期波动干扰； 步骤2.2：需求预测建模，构建改进型LSTM模型，以近90天为训练集，近15天为验证集，采用Adam优化器、MSE损失函数训练，迭代至验证集损失连续5轮下降0.01时停止，输出需求预测值； 步骤2.3：计算需求偏差比例，按公式计算，其中为当日实际需求值，为当日预测值，若则； 步骤2.4：计算需求稳定性指数，按公式计算，其中，为近90天需求平均值，为近90天需求标准差，取值范围，值越小表示需求越稳定； 所述风险初判单元内置需求趋势可视化子模块，支持以折线图展示与的变化趋势，辅助管理人员直观判断需求波动情况。

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