【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供应链管理，尤其涉及一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法及系统。
技术介绍
1、供应链管理是企业运营的核心部分，涉及从原材料采购到产品交付给最终消费者的整个流程。有效的供应链管理可以大幅提高企业的响应速度、降低成本并增强市场竞争力。然而，供应链中存在多种风险，如供应中断、需求波动和运营管理问题，这些风险需要通过有效的技术手段进行预测和管理。
2、传统的供应链风险管理往往依赖于定性分析和经验判断，这在复杂和动态变化的市场环境中往往效果不佳。随着计算技术的发展，尤其是机器学习和人工智能技术的进步，使用这些技术进行风险预测和管理已经成为研究和应用的热点。
3、当前技术已经发展出多种机器学习模型来处理供应链数据，例如，文献《predictive analytics for demand forecasting–a comparison of sarima and lstmin retail scm》中提出了利用时间序列预测模型预测供应链需求的方法。然而，这种方法通常只关注单一任务，缺乏在处理供应链中多相关性任务时的系统性和效率。此外，现有技术很少能够有效地整合异构数据，或深入挖掘供应链系统中的多层次关系，这限制了其在动态和不确定的供应链环境中的应用效果。
4、因此，需要一种能够综合考虑供应链中多种风险因素，同时利用先进的图网络处理供应链中的复杂关系，提供准确预测并支持实时决策的供应链风险管理方法。
技术实现思路
1、为了克服上述现有
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案，包括以下步骤：
3、一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，包括以下步骤：
4、s1、从供应链的不同环节收集数据，包括：供应商数据、生产数据、物流与配送数据、市场数据、风险管理数据；
5、s2、对收集到的数据进行清洗、标准化和格式化处理，得到预处理后的数据；
6、s3、将预处理后的数据转化为异构图，其中供应链中不同角色的实体定义为图中多类型节点，并根据实体间业务关系建立多种类型的边；
7、s4、将异构图的节点和边划分为训练集和测试集；
8、s5、使用训练集构建异构图注意力网络模型，应用多任务学习框架进行模型的训练，利用测试集进行模型性能评估和优化；
9、s6、应用训练好的模型针对当前供应链数据进行风险评估。
10、所述步骤s3中的不同角色的实体，按功能角色划分为五类，包括：供应端实体、生产端实体、物流与配送实体、销售与市场实体、支持与服务实体，这在异构图中表现为不同类型的节点，每个节点附带具体业务属性；所述步骤s3中的实体间业务关系，划分为六类，包括：供应关系、生产关系、物流关系、销售与分销关系、服务与支持关系、合作与协同关系，这六类关系在图中表现为不同类型边，边附带交互属性。
11、所述步骤s4中将异构图的节点和边划分为训练集和测试集，采用的方法为：基于步骤s3所述异构图，随机选择80％的节点及其相连的边作为训练集，剩余的20％节点及其相连的边作为测试集。
12、所述步骤s5中，使用训练集构建异构图注意力网络模型，应用多任务学习框架进行模型的训练，具体步骤包括：
13、s5-1、设立一个多层异构图注意力网络模型，包含输入层、多个图注意力层和针对预测任务的输出层；所述的输入层接收图数据，包括各类型节点和边的特征；输出层根据供应中断风险预测、需求波动风险分析和运营效率风险评估这三个预测任务配置，每个任务配备专用的输出层，并对应采用损失函数来优化模型性能，每个任务对应损失函数分别为：供应中断风险评估应用交叉熵损失函数，需求波动预测采用均方误差(mse)损失函数以最小化预测误差，运营效率风险使用均方根误差(rmse)损失函数以量化预测精度；
14、s5-2、配置异构图注意力网络模型中的图注意力机制，包括：为每种节点和边类型设置权重矩阵以变换特征，使用变换后的节点特征和激活函数leakyrelu计算未归一化的注意力得分，最后通过softmax函数归一化，得到节点间的注意力得分；同时根据任务重要性，针对供应中断风险评估任务、需求波动风险、运营效率风险设置对应的权重，以便模型在训练期间优先处理对业务运营影响最大的风险因素；
15、s5-3、基于步骤s4的训练集的模型训练，包括以下步骤：
16、s5-3-1、设置训练参数，确定批大小和迭代次数，以平衡训练效率和模型性能；选择adam优化器进行参数优化，自动调整学习率，处理不同规模的梯度变化；
17、s5-3-2、在步骤s4构建的训练集上开始模型训练，应用l2正则化技术防止过拟合，并采用早停策略，模型性能不再提升时，终止训练过程；
18、s5-3-3、使用反向传播算法计算损失函数相对于模型参数的梯度，并使用adam优化算法更新模型参数，以最小化训练集上的损失函数；
19、s5-4、利用步骤s4所构建的测试集针对模型进行评估和优化，包括以下步骤：
20、s5-4-1、使用步骤s4测试集评估模型性能，包括准确率(accuracy)、精确度(precision)、召回率(recall)、f1得分(f1 score)；
21、s5-4-2、如性能满足预设业务需求，则结束优化过程，否则调整模型结构(如调整层数、节点数)和训练参数(如学习率、正则化强度)，执行步骤5-3-2进行再训练。
22、本专利技术还提供一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测系统，用于完成上述预测方法，包括：数据预处理模块、异构图构建模块、多任务学习模块、风险预测与评估模块；
23、所述数据预处理模块，收集并清洗供应链各环节数据，进行规范化处理，以适配后续的模型输入要求；
24、所述异构图构建模块，根据供应链中的实体和关系构建异构图，映射供应链的复杂互动和依赖；
25、所述多任务学习模块，利用异构图注意力网络进行多任务学习，分别预测供应链中的供应中断风险、需求波动风险和运营效率风险；
26、所述风险预测与评估模块，利用模型的预测结果进行风险评估，提供关键风险点的详细分析，支持决策者在实际应对中作出基于数据的战略选择。
27、相较于现有技术，本专利技术的有益效果是：
28、(1)本专利技术利用多任务学习框架能够同时预测和分析供应链中的多种风险，如供应中断风险、需求波动风险和运本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤S3中的不同角色的实体，按功能角色划分为五类，包括：供应端实体、生产端实体、物流与配送实体、销售与市场实体、支持与服务实体，这在异构图中表现为不同类型的节点，每个节点附带具体业务属性；所述步骤S3中的实体间业务关系，划分为六类，包括：供应关系、生产关系、物流关系、销售与分销关系、服务与支持关系、合作与协同关系，这六类关系在图中表现为不同类型边，边附带交互属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤S4中将异构图的节点和边划分为训练集和测试集，采用的方法为：基于步骤S3所述异构图，随机选择80％的节点及其相连的边作为训练集，剩余的20％节点及其相连的边作为测试集。
4.根据权利要求1所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤S5中，使用训练集构建异构图注意力网络模型，应用多任务学习框架进行模型的训练
5.根据权利要求4所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤S5-3基于步骤S4的训练集的模型训练，具体包括以下步骤：
6.根据权利要求4所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤S5-4、利用步骤S4所构建的测试集针对模型进行评估和优化，具体包括以下步骤：
7.一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测系统，用于完成权利要求1所述的预测方法，其特征在于，包括：数据预处理模块、异构图构建模块、多任务学习模块、风险预测与评估模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤s3中的不同角色的实体，按功能角色划分为五类，包括：供应端实体、生产端实体、物流与配送实体、销售与市场实体、支持与服务实体，这在异构图中表现为不同类型的节点，每个节点附带具体业务属性；所述步骤s3中的实体间业务关系，划分为六类，包括：供应关系、生产关系、物流关系、销售与分销关系、服务与支持关系、合作与协同关系，这六类关系在图中表现为不同类型边，边附带交互属性。
3.根据权利要求1所述的一种基于异构图注意力网络的供应链风险预测方法，其特征在于，所述步骤s4中将异构图的节点和边划分为训练集和测试集，采用的方法为：基于步骤s3所述异构图，随机选择80％的节点及其相连的边作为训练...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯捷，陈赞，王雪莹，李明培，
申请(专利权)人：陕西投资集团创新技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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