【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流管理的，特别是涉及一种跨境物流需求预测方法及系统。
技术介绍
1、在全球化背景下，跨境物流已经成为连接不同国家和地区贸易的重要纽带。随着电子商务的发展，越来越多的企业和个人参与到跨国商品交易中，这也导致了跨境物流需求的急剧增长。
2、现有的物流需求预测方法往往基于单一维度的数据分析，例如历史销售数据、季节性因素等，但在跨境物流的场景下，这种方法显得过于简单。实际操作中，物流需求不仅受到目的地市场因素的影响，还受到发货地市场因素的制约。例如，目的地国家的政策变动、季节性需求变化以及经济状况都会影响到进口商品的需求量；同样，发货地国家的政策、季节性和经济因素也会影响出口商的供应能力。
3、目前，许多跨境物流企业仍然依赖于经验主义的方法来进行物流需求预测，这种方法在面对突发情况时往往显得力不从心。例如，如果发货地突然出台新的出口限制政策，或者目的地国家出现经济危机，那么现有的预测方法就很难及时准确地调整物流计划。
4、因此，亟需一种能够有效整合各类影响因素，为企业提供更加准确的物流需求预测的跨境物流需求预测方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种能够为跨境物流企业提供准确、可靠的预测结果和决策支持的跨境物流需求预测方法及系统。
2、第一方面，本专利技术提供了跨境物流需求预测方法，所述方法包括：
3、采集目的地货物需求影响参数集和发货地货物供应影响参数集；
4、分别对目的地货物
5、对目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数进行比较，提取最小的特征指数，并将其标记为物流需求特征指数；
6、获取实时跨境运输成本以及物流需求特征指数对应的历史同期货物运输特征量；
7、将物流需求特征指数和实时跨境运输成本作为输入，输入至预先构建的跨境物流需求影响分析模型中，得到跨境物流需求因子；
8、基于跨境物流需求因子对历史同期货物运输特征量进行校正，获得跨境物流需求预测量。
9、进一步地，所述跨境物流需求影响分析模型计算跨境物流需求因子的数学计算公式为：
10、f＝w1·i+w2·c+b
11、其中，f表示跨境物流需求因子，i表示物流需求特征指数，c表示实时跨境运输成本，w1表示物流需求特征指数对跨境物流需求因子的影响程度，w2表示实时跨境运输成本对跨境物流需求因子的影响程度，b表示偏置项，用于调整模型的基线预测值。
12、进一步地，所述跨境物流需求影响分析模型的构建方法，包括：
13、收集历史数据，包括不同时间段内的物流需求特征指数、实时跨境运输成本和历史物流需求量；
14、对收集的历史数据进行清洗，去除重复数据、处理缺失值、识别并处理异常值；
15、选择机器学习模型作为跨境物流需求影响分析模型的基础架构，所述机器学习模型包括随机森林、梯度提升树、支持向量机、神经网络和循环神经网络；
16、将处理后的数据划分为训练集和验证集，通过训练集对选定的模型进行训练；
17、通过调整模型的参数，优化模型在验证集上的表现；
18、使用独立的测试集评估模型的预测性能，根据评估结果调整模型结构、参数以及特征工程方案；
19、将训练好的模型部署到生产环境中。
20、进一步地，所述目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数的获取方法，包括：
21、对目的地货物需求影响参数集和发货地货物供应影响参数集进行检查并处理数据中的错误、重复记录和不一致之处；
22、对每个影响参数进行单独分析，识别多个因素之间的共性，并提取关键特征；
23、将政策影响和季节性变化定性描述转化为具体的数值指标；
24、根据各因素的重要性和影响程度为其分配权重，然后计算加权平均值作为特征指数。
25、进一步地，所述实时跨境运输成本的获取方法，包括：
26、确定物流供应商作为数据源；
27、使用物流信息平台服务，获取成本信息；
28、与物流信息平台服务建立数据接口；
29、通过物流信息平台服务获取物流参数，通过物流参数计算实时跨境运输成本；
30、对获取的实时跨境运输成本数据进行验证，清洗数据中的噪声和异常值；
31、将验证后的实时跨境运输成本数据存储到数据库中。
32、进一步地，所述物流需求特征指数对应的历史同期货物运输特征量的获取方法，包括：
33、从公司的历史交易记录中提取运输数据；
34、将数据按日期进行分类，以进行同期对比；
35、处理和分析历史数据，获取历史数据中的模式和趋势，即货物运输特征量；
36、对照物流需求特征指数，选取与之匹配的历史同期货物运输特征量。
37、进一步地，所述跨境物流需求预测量的获取方法，包括：
38、根据跨境物流需求因子的具体数值，设定校正系数；
39、选取与物流需求特征指数对应的历史同期货物运输特征量作为基准；
40、应用校正系数对选取的历史同期货物运输特征量进行调整，获得校正后的物流需求预测量；
41、使用最新的实际物流数据对校正后的物流需求预测量进行验证，评估预测的准确性；
42、将经过验证和调整后的跨境物流需求预测量作为最终输出。
43、另一方面，本申请还提供了跨境物流需求预测系统，所述系统包括：
44、数据采集模块，采集目的地货物需求影响参数集和发货地货物供应影响参数集；
45、特征分析模块，分别对目的地货物需求影响参数集和发货地货物供应影响参数集进行特征分析，获得目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数；
46、指数比较模块，对目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数进行比较，提取最小的特征指数，并将其标记为物流需求特征指数；
47、历史数据关联模块，获取实时跨境运输成本以及物流需求特征指数对应的历史同期货物运输特征量；
48、需求影响分析模块，将物流需求特征指数和实时跨境运输成本作为输入，输入至预先构建的跨境物流需求影响分析模型中，得到跨境物流需求因子；
49、需求预测校正模块，基于跨境物流需求因子对历史同期货物运输特征量进行校正，获得跨境物流需求预测量。
50、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
51、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述跨境物流需求影响分析模型计算跨境物流需求因子的数学计算公式为：
3.如权利要求2所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述跨境物流需求影响分析模型的构建方法，包括：
4.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数的获取方法，包括：
5.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述实时跨境运输成本的获取方法，包括：
6.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述物流需求特征指数对应的历史同期货物运输特征量的获取方法，包括：
7.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述跨境物流需求预测量的获取方法，包括：
8.一种跨境物流需求预测系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种跨境物流需求预测电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述跨境物流需求影响分析模型计算跨境物流需求因子的数学计算公式为：
3.如权利要求2所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述跨境物流需求影响分析模型的构建方法，包括：
4.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述目的地货物需求特征指数和发货地货物供应特征指数的获取方法，包括：
5.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述实时跨境运输成本的获取方法，包括：
6.如权利要求1所述的跨境物流需求预测方法，其特征在于，所述物流需求特征指数对应的...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶应东，肖扬，曾灿峰，梁梅，李光，
申请(专利权)人：深圳深创建控股集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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