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申请/专利权人：深圳市讯鸟流通科技有限公司

摘要：本发明提供了一种基于物流协作运营的云仓数据分析系统及方法，包括数据接收模块、库存调整模块、物流优化模块和可视化模块。数据接收模块用于实时获取多个物流参与者的共享资源数据；共享资源数据包括各物流参与者的销售数据和运输需求数据；库存调整模块用于通过多个物流参与者的历史销售数据协同预测库存需求，并根据库存需求的结果生成库存调整信息；物流优化模块用于对各物流参数者的运输需求数据进行相近识别，获得相近结果信息；根据相近结果信息规划运输线路，并生成发货信息；可视化模块用于将共享资源数据、库存调整信息和发货信息以图形或图表的形式展示。本发明用于提高物流参与者抗风险能力、降低整体物流成本。

主权项：1.基于物流协作运营的云仓数据分析系统，其特征在于，包括：数据接收模块，用于实时获取多个物流参与者的共享资源数据，其中，所述共享资源数据包括各物流参与者的销售数据和运输需求数据；库存调整模块，用于通过多个物流参与者的历史销售数据协同预测库存需求，并根据库存需求的结果生成库存调整信息；物流优化模块，用于对各物流参数者的运输需求数据进行相近识别，获得相近结果信息；根据相近结果信息规划运输线路，并生成发货信息；可视化模块，用于将共享资源数据、库存调整信息和发货信息以图形或图表的形式展示；所述库存调整模块包括稽查子模块、影响因子筛选子模块、季节性销售模型和调整信息生成子模块，其中：所述稽查子模块用于利用异常筛查图谱对多个物流参与者的历史销售数据进行异常筛查，得到待处理数据；所述影响因子筛选子模块用于筛选影响销售额的关键因子；所述季节性销售模型，用于对待处理数据和关键因子进行分析，以得到目标预测数据；所述调整信息生成子模块用于根据目标预测数据调整各物流参与者的库存分配，并生成调整信息；构建季节性销售模型的步骤具体包括：对历史销售数据进行预处理，并从预处理后的数据提取能够表征时间的关键特征，得到待预测训练集；将待预测训练集分为训练集和测试集；其中，训练集包括第一训练集和第二训练集，第一训练集为直接通过关键特征划分确定的第一参照训练集合，第二训练集为第一训练集中关键特征通过临近特征合成后确定的第二参照训练集合；测试集包括第一测试集和第二测试集，第一测试集为直接通过关键特征划分确定的第一参照测试集合，第二测试集为第一测试集中关键特征通过临近特征合成后确定的第二参照测试集合；利用第一训练集对自回归积分滑动平均网络进行训练，得到第一季节性销售模型；利用第二训练集通过Prophet-SVM模型进行训练，得到第二季节性销售模型；在完成第一季节性销售模型和第二季节性销售模型训练后，使用第一测试集和第二测试集进行交叉评估，并生成基于节假日容差处理的交叉型季节性销售模型。

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