摘要
本发明提供了一种基于融合模型的供应链需求预测方法。首先通过收集历史销售数据、库存情况等相关供应链参与者经营数据,来确定供应链之间的交互关系,并构建供应链关系模型,随后使用ARIMA等预测模型对供应链中各环节需求进行预测。接着将供应链关系模型与预测模型进行融合,得到各环节综合预测需求。最后将预测结果与实际情况进行比较,以评估模型的性能。这种方法可以有效提升供应链需求预测的准确性,从而帮助企业优化供应链管理,提升运营效率。
技术关键词
ARIMA模型
制造商
关系
构建预测模型
节点
供应链需求预测
代表
数据
预测误差
信息系统
序列
训练集
偏差
矩阵
客户
噪声
指标
元素
系统为您推荐了相关专利信息
误差反向传播
强度预测方法
神经网络模型
节点数
命令流
交通流预测方法
预测交通状况
卷积模块
神经网络模型
时空卷积神经网络
数据构造方法
多任务
电力
文本特征向量
图像特征向量