多级网络中的缺货预测
机器学习
2018-03-09 v2
摘要
在多级库存系统中，给定节点的性能受许多其他节点及许多其他时间段中发生的事件影响。例如，随着供应中断在系统中“级联”传递，上游的供应中断将在若干周期后对下游面向客户的节点产生影响。目前关于单级系统缺货预测的研究极少，而据我们所知，关于多级系统缺货预测的研究尚属空白。然而在现实世界中，显然人们对此类缺货预测技术有着浓厚的兴趣。因此，我们的研究旨在通过使用深度神经网络（DNN）预测多级供应链中的缺货情况来填补这一空白。
引用
@article{arxiv.1709.06922,
title = {Stock-out Prediction in Multi-echelon Networks},
author = {Afshin Oroojlooyjadid and Lawrence Snyder and Martin Takáč},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.06922},
year = {2018}
}