库存管理中的缺货预测：分类技术与成本考量
机器学习
2023-12-25 v3 信息论
math.IT
摘要
本文介绍了一种用于预测库存管理中缺货的高级分析方法。缺货是指因库存耗尽而无法立即履行订单。本工作评估了多种分类技术，包括平衡装袋分类器、模糊逻辑、变分自编码器-生成对抗网络以及多层感知机分类器，使用的性能评估指标有ROC-AUC和PR-AUC。此外，本工作结合了利润函数与误分类成本，考量了与库存管理及缺货处理相关的财务影响与成本。研究表明，包括集成技术与VAE在内的建模方法组合可有效处理库存管理中的不平衡数据集，并强调可解释性以及降低假阳性与假阴性。本研究推动了预测分析的发展，并为未来在缺货预测与面向决策的库存控制优化方面的研究提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.2309.13837,
title = {Backorder Prediction in Inventory Management: Classification Techniques and Cost Considerations},
author = {Sarit Maitra and Sukanya Kundu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13837},
year = {2023}
}