摘要
本发明公开了基于人工智能的生产物料需求预测方法及系统,属于需求预测技术领域,方法包括:生产物料数据整合、生产物料数据优化、构建生产物料需求预测模型和生成预测报告。本方案对特征向量进行分簇并构建特征子集,得到数据的局部分类置信度,与权重正则化项相结合构建损失函数,更新特征向量权重,对特征重要性进行分析得到平滑阈值向量,进行特征向量筛选,减少数据的复杂性;将节点属性相似度和邻居差异量化相结合,计算双模态动态权重并更新节点属性,引入二阶扰动项和偏差平方和,映射节点属性,通过梯度动态修正噪声分布,采样潜在变量,引入立方偏差项重建节点属性,提高生产物料需求预测的准确性和时效性。