面向按需服务平台的不稳定数据流快速预测
计量经济学
2024-06-03 v2 应用统计
摘要
按需服务平台面临一个挑战性问题：预测大量表现出不稳定性的高频区域需求数据流。本文开发了一种快速且可扩展的新颖预测框架，能够在无需人工干预的情况下自动评估变化的环境。我们在一个欧洲领先按需配送平台的大规模需求数据集上对该框架进行了实证检验，发现相较于若干行业基准，该框架在所有地理区域、损失函数以及新冠前和新冠后时期均取得了显著的性能提升。我们通过计算财务收益和 computing 成本的降低，将该预测收益转化为该按需服务平台的经济影响。
引用
@article{arxiv.2303.01887,
title = {Fast Forecasting of Unstable Data Streams for On-Demand Service Platforms},
author = {Yu Jeffrey Hu and Jeroen Rombouts and Ines Wilms},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01887},
year = {2024}
}