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龙图腾网获悉厦门民航凯亚有限公司申请的专利面向动态需求的机场供应链配送优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120725558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511202991.6，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权面向动态需求的机场供应链配送优化方法及系统是由王勇;王立欣;张志平;邱志益;吴建平设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向动态需求的机场供应链配送优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向动态需求的机场供应链配送优化方法及系统，涉及机场配餐优化技术领域。包括以下步骤：S1，实时采集多源航班数据和外部信息数据，进行数据预处理，并评估数据源的对齐度，根据数据源对齐度评估结果，进行数据修正操作，识别高可信度数据集；S2，通过外部信息数据，构建多因子特征集，并预测餐食需求量，根据餐食需求量预测结果实施预测反馈优化机制；S3，对餐食补货周期内的库存补货量进行预测，并根据库存补货量预测结果，实施补货策略；S4，分配配送资源并生成配送路径，同时进行可视化反馈分析。解决了由于数据存在孤岛和壁垒，导致难以预测餐食需求进行准确的供应链配送的问题。

本发明授权面向动态需求的机场供应链配送优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.面向动态需求的机场供应链配送优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，实时采集多源航班数据和外部信息数据，对多源航班数据和外部信息数据进行数据预处理，基于预处理后的多源航班数据，评估数据源的对齐度，并根据数据源对齐度评估结果，进行数据修正操作，识别高可信度数据集； S2，通过外部信息数据，构建多因子特征集，并结合高可信度数据集中的多源航班数据，预测餐食需求量，根据餐食需求量预测结果实施预测反馈优化机制； 所述通过外部信息数据，构建多因子特征集的具体过程为： 采集历史上每一天的实际餐食需求数和当天的天气数据，构建天气影响数据集，通过对天气影响数据集进行多元线性回归训练，拟合出天气数据与实际餐食需求数变化之间的统计关系，构建理论需求量预测模型，输出当天因天气影响的理论餐食需求量； 获取历史滑动时间窗口内正常天气下的实际餐食需求数，并计算均值得到平均餐食需求量，用理论餐食需求量与平均餐食需求量的差值，除以平均餐食需求量，得到天气影响餐食相对变化率并进行归一化处理，作为天气影响值； 同步获取历史上每一天的事件信息和当天的实际餐食需求数，在同样的时间窗口长度内，统计有事件发生日的实际餐食需求数，并计算平均值得到有事件的平均餐食需求量；同时统计无事件发生日的实际餐食需求数，并计算平均值得到无事件的平均餐食需求量；用有事件的平均餐食需求量与无事件的平均餐食需求量的差值，除以无事件的平均餐食需求量，得到事件影响餐食相对变化率并进行归一化处理，作为事件影响值； 所述结合高可信度数据集中的多源航班数据，预测餐食需求量的具体过程为： 从高可信度数据集中获取航班f在时刻t的旅客订票数、旅客改签数和旅客退票数，用旅客订票数减去旅客改签数和旅客退票数，得到预计实际登机人数；从供应链配送数据库中获取历史高可信度数据集中同一航班f在同期的实际餐食需求数与乘客登机数，通过计算实际餐食需求数与乘客登机数的比值得到历史人均消耗量，统计滑动时间窗口内同一航班f的历史人均消耗量，并计算均值得到历史人均消耗均值，同时计算标准差得到历史人均消耗标准差； 用历史人均消耗量减去历史人均消耗均值得到历史人均消耗偏差，用历史人均消耗偏差除以历史人均消耗标准差，得到标准人均消耗偏移值，对标准人均消耗偏移值进行双曲正切运算，得到消耗偏移平滑修正值；将历史修正权重因子与消耗偏移平滑修正值相乘，得到历史修正项；获取天气影响值与事件影响值，将天气影响权重因子与天气影响值相乘，得到天气修正项；将事件影响权重因子与事件影响值相乘，得到事件修正项；用历史修正项、天气修正项与事件修正项的和加上常数一，得到综合修正系数，计算综合修正系数与预计实际登机人数的乘积，得到餐食需求预测值； S3，基于多源航班数据预计餐食补货周期，综合餐食需求量预测结果，对餐食补货周期内的库存补货量进行预测，并根据库存补货量预测结果，实施补货策略； S4，融合餐食需求量预测结果和库存补货量预测结果，分配配送资源并生成配送路径，同时进行可视化反馈分析。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人厦门民航凯亚有限公司，其通讯地址为：361016 福建省厦门市湖里区高林中路491号1402、1403、1501-1504单元；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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