1.基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取原始数据并对原始数据进行变换，具体公式为：

，

其中， 表示变换后的数据，即市场趋势数据， 代表原始数据，包括历史运输量、货物到达时间或货物流通速度；和 是对数变换后数据的平均值和方差；是调整参数；是一个很小的数，用于避免对零取对数； 是反正切变换；

得到市场趋势数据并提取市场趋势数据特征，引入时间序列分解法，通过深度学习模型进行趋势预测，通过高阶傅里叶变换进行季节性调整，具体公式为：，

其中， 表示季节性调整的输出；是索引， 和 是振幅，分别表示余弦和正弦项的强度； 是频率； 和 是相位；表示当前时间点；

引入集成学习模型，生成对未来库存需求的预测，具体公式为：

，

其中， 是最终预测的库存需求；、和 是通过训练数据确定的权重； 和 分别代表趋势成分和残差成分；

S200：引入基于边缘计算的实时数据处理框架和自适应数据分析模型，设计兼容性和冲突解决机制，实时发现并解决数据处理逻辑之间的冲突，确保系统的稳定运行。

2.根据权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，所述S100，还包括：使用主成分分析或聚类分析从市场趋势数据中提取特征；提取的特征包括货物的类型、目的地、季节性需求波动，并输出经过变换的特征矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，所述S100，还包括：引入时间序列分解法，区分数据中的趋势、季节性模式和随机波动；时间序列分解的输出将反映特征矩阵的信息。

4.根据权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，所述S100，还包括：在趋势预测阶段，深度学习模型使用特征矩阵中的特征来预测未来的物流趋势；在季节性调整阶段，高阶傅里叶变换利用特征矩阵中的特征来调整季节性模式。

5.根据权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，所述S200，具体包括：引入基于边缘计算的实时数据处理框架，在离数据源近的地方进行数据处理；设计自适应数据分析模型，所述自适应数据分析模型结合历史和实时数据，自动调整分析参数。

6.根据权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，所述S200，还包括：设计兼容性和冲突解决机制，调整和优化数据流程；增加模块化设计和插件架构，适应不同的业务需求和市场变化；兼容性和冲突解决机制定义一套统一的接口标准和数据交换格式，所有模块和插件在设计之初就必须遵循这套标准，以保证数据在系统内部流动时的一致性和准确性；兼容性和冲突解决机制降低系统各部分之间的耦合度，实现真正的模块化；此外，通过引入一个中央控制单元，不断监控数据流和处理过程，实时发现并解决数据处理逻辑之间的冲突，确保系统的稳定运行。

7.基于供应链管理的智能仓储系统，应用于权利要求1所述的基于供应链管理的智能仓储方法，其特征在于，包括以下部分：数据获取模块、数据变换模块、特征提取模块、分解模块、趋势预测模块、季节性调整模块、预测模块；

所述数据获取模块，用于从供应链管理系统和市场调研中收集原始数据，包括库存水平、运输和配送、订单处理、供应商性能、客户需求和反馈、外部环境；数据获取模块通过数据传输的方式与数据变换模块相连；

所述数据变换模块，用于对原始数据进行变换，得到市场趋势数据；数据变换模块通过数据传输的方式与特征提取模块相连；

所述特征提取模块，用于基于自然语言处理、主成分分析或聚类分析的技术，从市场趋势数据中提取特征；特征提取模块通过数据传输的方式与分解模块、趋势预测模块相连；

所述分解模块，用于采用时间序列分解法，区分数据中的趋势、季节性模式和随机波动；分解模块通过数据传输的方式与趋势预测模块、季节性调整模块相连；

所述趋势预测模块，用于使用深度学习模型，包括长短期记忆网络，根据分解模块的输出和特征提取模块的输入进行趋势预测；趋势预测模块通过数据传输的方式与预测模块相连；

所述季节性调整模块，用于通过高阶傅里叶变换进行季节性调整；季节性调整模块通过数据传输的方式与预测模块相连；

所述预测模块，用于综合趋势预测、季节性调整和残差的影响，生成对未来库存需求的预测。