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基于汽车价值链业务协同资源的配件销量预测模型
被引量:
2
1
作者
孙磊
任春华
+1 位作者
高雪芹
王波
《现代计算机》
2021年第26期32-37,共6页
随着汽车售后服务市场竞争愈发激烈,为了提高市场占有率,配件代理商不仅要向客户提供优质的服务,还要减少库存成本。因此制定准确有效的配件销量预测模型对配件代理商至关重要。本文以汽车价值链业务协同过程中产生的配件销量数据为基础...
随着汽车售后服务市场竞争愈发激烈,为了提高市场占有率,配件代理商不仅要向客户提供优质的服务,还要减少库存成本。因此制定准确有效的配件销量预测模型对配件代理商至关重要。本文以汽车价值链业务协同过程中产生的配件销量数据为基础,提出了一种BP-GRU组合预测模型,用于配件的销量预测。该模型利用BP网络对数据的特征进行初步提取,接着利用GRU捕获时间长期依赖性,将BP和GRU的预测结果进行加权融合。最后采用了包括平台某配件代理商的销售数据在内的3种数据集进行了5组对比实验。实验结果表明,该组合模型的预测效果比起其他单一模型的效果更好。
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关键词
配件
销量
预测
组合
预测
模型
BP神经网络
GRU模型
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职称材料
题名
基于汽车价值链业务协同资源的配件销量预测模型
被引量:
2
1
作者
孙磊
任春华
高雪芹
王波
机构
西南交通大学
北京机械工业自动化研究所有限公司
成都国龙信息工程有限责任公司
出处
《现代计算机》
2021年第26期32-37,共6页
基金
国家重点研发计划课题:业务科技云平台及资源空间构建与服务技术(2017YFB1400901)。
文摘
随着汽车售后服务市场竞争愈发激烈,为了提高市场占有率,配件代理商不仅要向客户提供优质的服务,还要减少库存成本。因此制定准确有效的配件销量预测模型对配件代理商至关重要。本文以汽车价值链业务协同过程中产生的配件销量数据为基础,提出了一种BP-GRU组合预测模型,用于配件的销量预测。该模型利用BP网络对数据的特征进行初步提取,接着利用GRU捕获时间长期依赖性,将BP和GRU的预测结果进行加权融合。最后采用了包括平台某配件代理商的销售数据在内的3种数据集进行了5组对比实验。实验结果表明,该组合模型的预测效果比起其他单一模型的效果更好。
关键词
配件
销量
预测
组合
预测
模型
BP神经网络
GRU模型
Keywords
parts sales forecasting
combination forecasting model
BP neural network
GRU model
分类号
F426.471 [经济管理—产业经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于汽车价值链业务协同资源的配件销量预测模型
孙磊
任春华
高雪芹
王波
《现代计算机》
2021
2
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