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龙图腾网获悉西安芝麻数据科技发展有限公司申请的专利一种基于大模型的仓网规划方法及仿真验证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：CN120893628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511346528.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于大模型的仓网规划方法及仿真验证系统是由寇飞设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的仓网规划方法及仿真验证系统在说明书摘要公布了：本发明涉及物流管理技术领域，具体为一种基于大模型的仓网规划方法及仿真验证系统，包括以下步骤：获取仓库数量、坐标、运输线路与货物需求，输入图神经网络推演仓网结构并学习物流动向，生成结构规划结果，获取运输线路反馈的流入流出量与在途时间，计算净货物流量差并误差分析识别异常线路组，提取关联仓库出入库量与库存利用率生成残差时间序列，分时段分析趋势并标记异常轨迹，判断异常仓库数量及与异常线路连接关系，输出仿真验证结果，本发明中，通过融合图神经网络预测与多源数据残差分析，识别物流异常趋势并动态反馈仓网偏差，增强结构规划精度与验证闭环能力，提升系统感知深度、趋势识别强度与决策鲁棒性。

本发明授权一种基于大模型的仓网规划方法及仿真验证系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的仓网规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取仓库数量、坐标与运输线路及货物需求，输入图神经网络进行仓网空间结构推演与物流动向学习，构建仓网规划结果； S1的具体步骤为： S101：获取仓库数量、仓库坐标以及运输线路参数，并对仓库数量与运输线路中多段路径长度进行加权累加，再将累加值与货物需求量进行比对，筛选满足货物需求量的路径集，生成路径匹配集； S102：基于所述路径匹配集，构建对应的图结构数据帧，对仓库坐标与货物需求量进行向量化，并与图结构数据帧进行拼接运算，得到仓网输入特征集； S103：根据所述仓网输入特征集，在图神经网络中执行逐层传播计算，并对多传播层输出的状态值与节点需求量进行归一化比较，筛选稳定收敛的传播输出结果，获取仓网规划结果； S2：获取运输线路的反馈货物流入、流出量与在途时间，计算净货物流量差与反馈在途存量参考值，与所述仓网规划结果进行误差分析并判断是否超过差异阈值，生成异常线路组； S2的具体步骤为： S201：获取运输线路的反馈货物流入量、反馈货物流出量以及在途时间参数，并对流入量与流出量执行差分计算，再将差分值与在途时间参数进行加权，生成净货物流量差； S202：基于所述净货物流量差，调用在途时间参数与反馈货物流入量进行乘积运算，并将结果与流出量进行比对，计算反馈在途存量参考值； S203：根据所述反馈在途存量参考值与仓网规划结果进行逐项比对，对比值与预设的差异阈值进行判断，筛选超过差异阈值的线路，获取异常线路组； S3：获取所述异常线路组关联仓库的反馈货物出入库量和库存利用率，计算净库存变化量与仓库可容纳变化量并分析多时间戳下的仓库运行反馈残差，生成残差时间序列； S4：基于所述残差时间序列，按单仓库分时段汇总残差并分析残差变化趋势，若当残差方向相同且残差变化趋势递增时标记仓库为异常，生成残差趋势异常轨迹集； S5：获取所述残差趋势异常轨迹集中所有异常仓库的残差轨迹并累加，当异常仓库数量超过半数阈值且与异常运输线路存在连接关系，则判断规划结果存在偏差，生成仓网仿真验证结果。

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