基于需求特性的组合式库存需求预测方法

• 作者: 孙若莹 程凤姣
• 来源期刊: 北京信息科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 社会科学
• 关键词: 需求特性 组合式 预测模型 机器学习
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 61-65
• 页数: 5页
• 分类号: C935
• 字数: 3910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16508/j.cnki.11-5866/n.2018.03.013

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙若莹	北京信息科技大学信息管理学院	30	69	5.0	7.0
2	程凤姣	北京信息科技大学信息管理学院	2	4	1.0	2.0