考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型

• 作者: 曾青松 邱萍萍 黄晓宇
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 供应链 需求预测 边信息 非参数模型 贝叶斯推断
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 企业管理与物流技术
• 页码范围: 191-201
• 页数: 11页
• 分类号: TP9
• 字数: 7889字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2020.01.020

摘要

随着工业互联网经济的发展,需求的不确定性日益增大,为提高需求预测的准确性,提出一个考虑边信息的多层贝叶斯需求预测模型(DFSI).DFSI模型通过构造隐层的网络结构以实现对客户需求更加精确的刻画,该隐层结构主要包含两组参数:一组用于描述客户需求在时间上固有的连续性特征,另一组则用于融合相关的边信息特征.迸一步,以贝叶斯推断为理论基础,以最大化后验概率为目标,推导出了DFSI的优化目标,并基于梯度下降方法设计了相应的求解算法.使用京东商城及某制造企业的真实销售数据对提出的模型迸行了检验.结果显示,与常用的需求预测模型相比,DFSI能获得更好的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾青松	广州番禺职业技术学院信息工程学院	40	80	5.0	7.0
2	黄晓宇	华南理工大学经济与贸易学院	18	150	5.0	12.0
3	邱萍萍	华南理工大学经济与贸易学院	1	0	0.0	0.0