基于联邦学习的供应链需求预测系统

本发明公开了一种基于联邦学习的供应链需求预测系统，所属领域为联邦学习领域，包括：基于联邦学习方法在各节点内部构建本地数据处理模块，采用加密技术对原始数据进行预处理，针对数据特征集，在各节点上运行本地模型训练流程，通过预设的训练参数对特征集进行分析，获取本地模型的参数更新值；通过全局协调机制，从各节点收集参数更新值，采用聚合算法对多节点的参数进行融合，得到全局模型的初步更新结果；根据修正后的全局参数集，向各节点分发更新指令，通过本地模块对参数集进行适配，获取各节点的本地模型配置；针对本地模型配置，在各节点执行预测任务，通过对市场环境数据的实时输入进行处理，得到各节点的局部需求预测结果。