【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物流管理，具体涉及一种用于跨境电商的供应链管理方法及装置。
技术介绍
1、跨境电商，全称跨境电子商务（cross border e-commerce），是指分属不同国家或地区的交易主体，通过互联网平台实现商品或服务的买卖活动。这种商业活动涉及跨国交易、物流、支付、客服等多个环节，打破了传统贸易的地域限制，使得企业或个人能够直接面对全球市场，进行更为广泛和便捷的商业活动。
2、传统供应链管理通常依赖于固定的流程和单一市场的预测模型，但随着跨境电商的兴起，涉及多个国家和地区的供应商、零售商、消费者以及物流网络，传统的供应链管理方法已经无法有效应对全球化和多样化的需求，现有的供应链管理主要基于现有市场的经验和方法进行优化，往往通过静态的预测和固定的库存管理策略来满足需求。然而，这种模式忽略了跨境电商在全球范围内需求差异和市场波动等因素的影响，导致资源分配不均、库存积压或缺货现象，严重影响了供应链的效率和运营效果。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就在于解决资源分配不均、库存积压或缺货现象，严重影响了供应链的效率和运营效果的问题，而提出一种用于跨境电商的供应链管理方法及装置。
2、在本专利技术实施的第一方面，首先提出一种用于跨境电商的供应链管理方法，所述方法包括:
3、获取目标零售商中目标商品的历史交易数据，根据所述历史交易数据确定每一时间周期的特征得到第一特征集；所述目标零售商为销售所述目标商品的任一零售商；
4、根据所述第
5、获取所述特征相关排序集中前预设数量个特征得到第二特征集，通过顺序前向选择对所述第二特征集进行有效特征筛选得到目标特征集；
6、对所述目标特征集中的特征进行聚类后进行销量预测得到预测销量，根据所有零售商的预测销量得到每个零售商的资源分配，根据每个零售商的资源分配进行供应链管理。
7、可选的，计算每一时间周期下每一特征与所述目标商品销量的统计量包括：
8、计算在相同时间周期下每一特征与所述目标商品销量的皮尔逊相关系数和方差分析得到第一影响系数集和第二影响系数集；
9、分别对所述第一影响系数集和所述第二影响系数集进行归一化得到第一归一系数集和第二归一系数集；
10、针对每一特征，对特征对应的第一归一系数和第二归一系数进行求平均得到该特征对应的统计量。
11、可选的，对所述目标特征集中的特征进行聚类后进行销量预测得到预测销量包括：
12、根据每一类型的特征对所述目标特征集进行聚类，得到在时间序列上同一类型特征的排序得到第一特征排序聚类；
13、针对每一第一特征排序聚类，将该第一特征排序聚类输入至预设神经网络进行向前传播，得到在时间序列上每一时间周期该特征对应的模拟销量；
14、针对每一时间周期，根据该时间周期的模拟销量和真实销量得到该特征在该时间周期对应的误差系数，获取在时间序列上的误差系数得到该特征对应的误差变化曲线；
15、根据所有特征对应的误差变化曲线、当前时间周期对应的每一特征和当前时间周期对应的销量确定预测销量。
16、可选的，根据所有特征对应的误差变化曲线、当前时间周期对应的每一特征和当前时间周期对应的销量确定预测销量包括：
17、针对当前时间周期对应的每一特征，根据当前时间周期对应的销量确定每一特征在对应误差变化曲线中的变化趋势，根据变化趋势确定当前时间周期的下一时间周期对应的误差变化值；
18、针对每一特征，根据该特征对应的误差变化值对该特征进行调整得到调整特征；
19、将所有调整特征代入所述预设神经网络，通过前向传播得到预测销量。
20、可选的，根据所有零售商的预测销量得到每个零售商的资源分配包括：
21、针对每一零售商，获取该零售商的当前库存量和预测销量，根据当前库存量和预测销量得到该零售商的所需资源量；
22、根据所有零售商的所需资源量和总资源池对每一零售商进行按需资源分配得到每个零售商的资源分配。
23、在本专利技术实施的第二方面，提出一种用于跨境电商的供应链管理装置，包括：
24、第一特征集确定模块，用于获取目标零售商中目标商品的历史交易数据，根据所述历史交易数据确定每一时间周期的特征得到第一特征集；所述目标零售商为销售所述目标商品的任一零售商；
25、特征排序模块，用于根据所述第一特征集，计算每一时间周期下每一特征与所述目标商品销量的统计量，并从高到低对统计量进行排序得到特征相关排序集；
26、有效特征筛选模块，用于获取所述特征相关排序集中前预设数量个特征得到第二特征集，通过顺序前向选择对所述第二特征集进行有效特征筛选得到目标特征集；
27、资源分配模块，用于对所述目标特征集中的特征进行聚类后进行销量预测得到预测销量，根据所有零售商的预测销量得到每个零售商的资源分配，根据每个零售商的资源分配进行供应链管理。
28、可选的，所述特征排序模块包括：
29、影响系数确定模块，用于计算在相同时间周期下每一特征与所述目标商品销量的皮尔逊相关系数和方差分析得到第一影响系数集和第二影响系数集；
30、系数归一模块，用于分别对所述第一影响系数集和所述第二影响系数集进行归一化得到第一归一系数集和第二归一系数集；
31、统计量确定模块，用于针对每一特征，对特征对应的第一归一系数和第二归一系数进行求平均得到该特征对应的统计量。
32、可选的，所述资源分配模块包括：
33、第一特征排序聚类模块，用于根据每一类型的特征对所述目标特征集进行聚类，得到在时间序列上同一类型特征的排序得到第一特征排序聚类；
34、模拟销量确定模块，用于针对每一第一特征排序聚类，将该第一特征排序聚类输入至预设神经网络进行向前传播，得到在时间序列上每一时间周期该特征对应的模拟销量；
35、误差变化曲线确定模块，用于针对每一时间周期，根据该时间周期的模拟销量和真实销量得到该特征在该时间周期对应的误差系数，获取在时间序列上的误差系数得到该特征对应的误差变化曲线；
36、预测销量确定模块，用于根据所有特征对应的误差变化曲线、当前时间周期对应的每一特征和当前时间周期对应的销量确定预测销量。
37、可选的，所述预测销量确定模块包括：
38、误差变化值确定模块，用于针对当前时间周期对应的每一特征，根据当前时间周期对应的销量确定每一特征在对应误差变化曲线中的变化趋势，根据变化趋势确定当前时间周期的下一时间周期对应的误差变化值；
39、调整特征确定模块，用于针对每一特征，根据该特征对应的误差变化值对该特征进行调整得到调整特征；
40、预测销量生成模块，用于将所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，计算每一时间周期下每一特征与所述目标商品销量的统计量包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，对所述目标特征集中的特征进行聚类后进行销量预测得到预测销量包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，根据所有特征对应的误差变化曲线、当前时间周期对应的每一特征和当前时间周期对应的销量确定预测销量包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，根据所有零售商的预测销量得到每个零售商的资源分配包括：
6.一种用于跨境电商的供应链管理装置，其特征在于，所述装置包括：
7.根据权利要求6所述的一种用于跨境电商的供应链管理装置，其特征在于，所述特征排序模块包括：
8.根据权利要求6所述的一种用于跨境电商的供应链管理装置，其特征在于，所述资源分配模块包括：
9.根据权利要
10.根据权利要求6所述的一种用于跨境电商的供应链管理装置，其特征在于，所述资源分配模块还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，计算每一时间周期下每一特征与所述目标商品销量的统计量包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，对所述目标特征集中的特征进行聚类后进行销量预测得到预测销量包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于跨境电商的供应链管理方法，其特征在于，根据所有特征对应的误差变化曲线、当前时间周期对应的每一特征和当前时间周期对应的销量确定预测销量包括：
5.根据权利要求1所述的一种用于跨境电商的...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘腾飞，张全，肖航，
申请(专利权)人：深圳环金科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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