基于深度學習與預(yù)檢故障數(shù)據(jù)庫的物流配送精準響應(yīng)

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摘要：針對常規(guī)的物流配送需求響應(yīng)模型，在物流需求的預(yù)測上未考慮到預(yù)檢故障，導(dǎo)致物流配送效率較低問題，提出基于深度學習與預(yù)檢故障數(shù)據(jù)庫的精準物流配送需求響應(yīng)模型。以預(yù)測的需求參數(shù)為基礎(chǔ)，通過深度學習網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將物流配送分為3種類型，對響應(yīng)影響參數(shù)權(quán)重進行計算，根據(jù)計算參數(shù)建立響應(yīng)規(guī)則，結(jié)合響應(yīng)規(guī)則與因素影響權(quán)重，以LSTM結(jié)構(gòu)作為模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，在物流配送產(chǎn)生需求時，形成物流響應(yīng)，從而形成物流配送需求響應(yīng)模型。（剩余5832字）