特徴ベース間欠的需要予測組合せ:バイアス,精度および在庫含意【JST・京大機械翻訳】

Li Li; Kang Yanfei; Petropoulos Fotios; Li Feng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219014334412 整理番号：22P0333571

特徴ベース間欠的需要予測組合せ:バイアス,精度および在庫含意【JST・京大機械翻訳】

Feature-based intermittent demand forecast combinations: bias, accuracy and inventory implications

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発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月31日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

間欠需要予測は,生産システムとサプライチェーン管理におけるユビキタスで挑戦的な問題である。近年,学術的および実用的な展望から間欠需要に対する予測アプローチの開発が注目されている。しかし,高速移動時系列の予測において競合性能を達成した組合せ法を予測するために,限られた注意が払われてきた。本研究では,いくつかの既存の予測組合せ法の経験的結果を調べ,間欠需要予測のための一般化特徴ベースフレームワークを提案した。提案したフレームワークは,2つの実データセットに基づく点と分位予測の精度を改善することを示した。さらに,特徴,予測プールおよび計算効率のいくつかの解析も提供した。調査結果は,間欠需要予測における提案方法の明瞭度と柔軟性を示し,在庫決定に関する洞察を提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

在庫管理 , マーケティング , 生産工学一般

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