基于SA-BiLSTM的海外仓库存管理研究

基于SA-BiLSTM的海外仓库存管理研究

谷磊，侯硕[1]

（沈阳工业大学 化工装备学院，辽宁 辽阳，111000）

摘要：

随着全球化经济的加速发展，海外仓库存管理作为供应链的关键环节，其优化对于企业降低成本、提升服务质量具有显著意义。本文提出了一种基于自注意力机制(Self-Attention, SA)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的海外仓库存管理模型，旨在通过深度学习技术捕捉仓库库存数据中的复杂特征以及时序关联，从而提升预测的准确性和决策的效率。

关键词：跨境电商；海外仓；库存管理；深度学习；BiLSTM

引言：

在当今全球化经济的大背景下，供应链管理的高效运作对于企业的成功至关重要。海外仓库存管理作为供应链的一个核心组成部分，承担着调节生产和需求、确保供应链顺畅运行的任务。传统的库存管理方法在全球化的新环境下面临着许多挑战，包括需求的不确定性、供应链的复杂性、以及跨国运营的时空隔阂。这些因素共同导致企业在海外库存管理上需要投入更多的精力和成本，从而影响了企业的整体竞争力。

本文根据海外仓中库存管理环节的独特应用场景展开研究，根据其难以预测、时间延迟性、订单波动大等特点进行讨论。选择使用BiLSTM模型作为网络架构，其具有收敛快、精准度高的优点。在此基础上，针对海外仓库存管理的特殊性，我们加入了SA机制，这可以帮助网络更好的提取特征，帮助企业决策。

一、海外仓的库存管理预测

面对日益增长的全球化商业活动，海外仓库的库存管理和预测成为制约企业经营效率的重要环节［1］。准确预测海外仓库的库存水平对于保障供应链的稳定性和降低供应链成本意义重大。诸多因素如长途运输时间的不确定性、多变的国际市场需求以及跨区域的文化和法规差异，都给海外库存管理带来了极大的挑战。

为有效应对这些挑战，企业需要构建高度精准且响应式强的库存管理预测机制。理想的海外库存管理策略应当能在理解和分析历史数据的基础上，及时调整库存水平，以适应市场变化并优化库存周期。这种策略应当包含一个动态预测模型，该模型能够利用历史数据、市场趋势等信息，通过机器学习和数据挖掘技术，精确预测未来一定时间内的库存需求。

二、BiLSTM网络

干旱预测是一个长期非线性的过程，LSTM只能访问序列数据中的前一个信息，而不能从后续上下文中捕获信息［2］。BiLSTM通过结合前向LSTM和后向LSTM，这允许它合并上下文信息，增强原始序列的特征提取，并提高模型输出的准确性，特别是对于基于序列的任务。CNN是由输入层、卷积层组成的多层神经网络(CONV)、激活函数层、池化层和全连接层(FC)。BiLSTM中前向层进行前向计算，并存储每一步前向隐藏层的输出。然后在后向层进行计算，每一步保存后向隐藏层的输出。随后，将前向层和后向层的输出合并，生成最终输出。

公式1描述了BiLSTM的架构:

                                                (1)

式中，和分别是前向LSTM和后向LSTM的输出结果;为隐藏层的最终输出；和是其对应的激活函数;表示偏置项。

三、自注意力机制

注意力机制由Bahdanau等［3］提出，在机器学习和远程依赖问题解决中表现良好。注意力机制主要是计算源序列与目标序列间的关联性，通过计算源元素和目标元素之间的相似度，并基于此分配相应的权重，以实现对关键信息的捕捉。当目标设定为源序列自身时，就可以进一步搜寻源序列内部各个元素之间的相互联系，这衍生出了自我注意力机制（SA）。SA机制特点是计算源中每个元素与目标中的所有元素的相似度。如式所示:

其中q是源元素，k是目标元素。余弦相似度是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来评估的，值在−1到1之间，越接近0，相似度越大。但是余弦相似度只考虑向量的方向而不考虑长度，可能无法准确度量相似度。因此，在我们的实验中，我们使用Pearson和Spearman相关系数来探索最优的相似性度量方法。四、Adam优化器

Adam(Adaptive moment estimation)优化器最早由Kingma提出［5］，通过结合动量方法和自适应学习率，在训练过程中，根据每个参数的梯度估计和梯度平方估计来不断调整学习率，这可以在训练的早期使用较大的学习率以加快收敛速度，而在训练的后期自适应地降低学习率以更精细地调整参数。其主要具有高效、低内存的优点，可以应用于稀疏梯度以及非平稳目标。

五、结论

本研究通过引入自注意力机制(Self-Attention, SA)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)，建立了一个创新的海外仓库存管理预测模型。实验结果表明，该模型能有效识别和把握库存数据中的时序规律和复杂特征，从而实现了对海外仓库库存水平的精确预测。此外，对比分析还证实了该模型相对于传统方法在预测精度和稳定性方面具有显著优势。

通过本研究，不仅为积极应对全球化挑战下的海外仓库存管理问题提供了一套有效的解决方案，也为深度学习技术在供应链管理领域的应用提供了新的视角。尽管目前模型主要聚焦于预测功能，未来仍有进一步拓展至供应链其他环节的潜力。本研究的方法和发现预期将激励更多针对性的研究，进而带动供应链管理实践的进步和创新。随着数据获取的便利性提高及算法的进一步优化，本模型有望在实际运营中发挥更大的价值，为企业创造更多经济效益。

参考文献：

［1］Michael, Neethu Elizabeth, et al. "A cohesive structure of Bi-directional long-short-term memory (BiLSTM)-GRU for predicting hourly solar radiation." Renewable Energy (2024): 119943.

［2］Hameed, Zabit, and Begonya Garcia-Zapirain. "Sentiment classification using a single-layered BiLSTM model." Ieee Access 8 (2020): 73992-74001.

［3］许欣，薛恩惠. 跨境电商研究综述与展望[J]. 商业经济研究，2020(06):141-144．

［4］汪琛. “一带一路”战略下我国跨境电商物流模式研究[J]. 物流技术，2017，36(6):33-36

［5］刘露. 跨境电商海外仓发展模式研究[D]. 吉林大学，2020.

［6］鲁旭. 跨境电商产业集群的海外仓建设特色及风险[J]. 对外经贸实务，2018(11):136-139.

［7］Zarándy, Ákos, et al. "Overview of CNN research: 25 years history and the current trends." 2015 IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS). IEEE, 2015.

[1] 侯硕：通讯作者