基于需求特性的组合式库存需求预测方法

程凤姣; 孙若莹

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基于需求特性的组合式库存需求预测方法

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针对目前库存物料种类繁多,库存需求预测方法单一的问题,提出一种组合式库存需求预测模型.该模型以物料的需求特性作为指标,对库存中物料进行聚类分析,并针对每一类别的物料建立相应的预测方法,预测时采用机器学习确定物料所属类别,进而选定对应方法预测需求量.实证分析表明,相比传统单一的预测方法其精度更高,具有较强的适用性和可行性.

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来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第3期|61-65|共5页
作者
程凤姣; 孙若莹;
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作者单位

北京信息科技大学信息管理学院,北京100192;

北京信息科技大学信息管理学院,北京100192;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类管理计划和控制;
关键词
需求特性; 组合式; 预测模型; 机器学习;

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