基于多价值链协同资源的配件价格预测模型

朱惠; 冯玉

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基于多价值链协同资源的配件价格预测模型

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本文面向汽车产业链协同平台上的配件代理商,以其积累的数十年销售业务数据为数据支持,提出了一种LightGBM-GRU组合预测模型。该模型利用轻量级的梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LigthGBM)模型的树类模型优势,得到特征的重要性排序,选取对价格影响较大的特征集,分别带入LightGBM模型和GRU模型中,将两种模型的预测结果进行加权得到最终预测结果。选取多家代理商都销售的某多链配件进行数据预处理,并进行对比实验,结果表明该组合模型的预测结果相比于没有提取特征的单一模型的预测效果更好。

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来源
《信息与电脑》 |2022年第10期|35-37|共3页
作者
朱惠; 冯玉;
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作者单位

西南交通大学制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室;

四川托普计算机职业学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
配件价格预测; LightGBM模型; GRU模型; 组合预测模型; 汽车产业链;

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