【摘 要】
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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
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目(14ZDB133);北京市科委科技计划项目(D151100004215003)
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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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