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申请/专利权人：江门职业技术学院

摘要：本发明涉及的旅游供应链管理技术领域，具体为基于数据挖掘技术的旅游供应链管理系统，包括时间序列模型模块、逻辑回归模型模块和结果分析模块，其中：时间序列模型模块收集历史销售数据，并利用长短时记忆网络算法根据历史销售数据构建模型，利用构建好的模型预测出未来一天的销售量，逻辑回归模型模块收集媒体数据，并利用逻辑回归算法根据媒体数据构建模型，利用构建好的模型预测出销量是否增加，结果分析模块比较时间序列模型模块和逻辑回归模型模块的预测结果，比较一致，确定销量为最终结果，否则，对逻辑回归模型模块和结果分析模块进行优化处理，优化处理后，进行再次的比较，多次迭代，直到确定最终结果。

主权项：1.基于数据挖掘技术的旅游供应链管理系统，其特征在于：包括时间序列模型模块（100）、逻辑回归模型模块（200）和结果分析模块（300），其中：所述时间序列模型模块（100）收集历史销售数据，并利用长短时记忆网络算法根据历史销售数据构建模型，利用构建好的模型预测出未来一天的销售量；所述逻辑回归模型模块（200）收集媒体数据，并利用逻辑回归算法根据媒体数据构建模型，利用构建好的模型预测出销量是否增加；所述结果分析模块（300）比较时间序列模型模块（100）和逻辑回归模型模块（200）的预测结果，将时间序列模型模块（100）中未来一天的销量结果减去当天的销量结果得出差值，差值大于0，且逻辑回归模型模块（200）中销量是否增加的结果为是时，比较一致，确定时间序列模型模块（100）中的预测结果为最终结果；差值小于0，且逻辑回归模型模块（200）中销量是否增加的结果为否时，比较一致，确定时间序列模型模块（100）中的预测结果为最终结果；否则，对时间序列模型模块（100）进行优化处理，通过对收集的数据进行对数变换，减少数据的偏态和稳定方差；对逻辑回归模型模块（200）进行优化处理，利用小批量梯度下降算法进行优化处理，用于优化参数并提高模型的预测性能；优化处理后，进行再次的比较，多次迭代，直到确定最终结果；所述时间序列模型模块（100）包括销售数据获取单元（101）和销售数据分析单元（102），所述销售数据获取单元（101）利用企业内部数据库收集历史销售数据，并对其中的非数值数据，使用标签编码将其转换为数值类型；所述销售数据分析单元（102）利用长短时记忆网络模型根据历史销售数据进行模型构建和预测，并将预测结果发送给结果分析模块（300）；所述逻辑回归模型模块（200）包括媒体数据收集单元（201）和媒体数据分析单元（202），所述媒体数据收集单元（201）利用爬虫技术收集旅游产品的媒体数据；所述媒体数据分析单元（202）利用逻辑回归模型根据接收到的媒体数据进行模型建立和预测，并将预测结果发送给结果分析模块（300）；其中：所述媒体数据包括帖子数量、提及次数和销量是否增加，并将销量是否增加作为目标变量，其余数据特征作为解释变量；历史销售数据包括旅游产品预订数量、游客到访时间、旅游支出、天气条件、节假日和地区活动。

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