In recent decades, new methods and approaches have been developed for forecasting intermittent demand series. However, the majority of research has focused on point forecasting, with little exploration into probabilistic intermittent demand forecasting. This is despite the fact that probabilistic forecasting is crucial for effective decision-making under uncertainty and inventory management. Additionally, most literature on this topic has focused solely on forecasting performance and has overlooked the inventory implications, which are directly relevant to intermittent demand. To address these gaps, this study aims to construct probabilistic forecasting combinations for intermittent demand while considering both forecasting accuracy and inventory control utility in obtaining combinations and evaluating forecasts. Our empirical findings demonstrate that combinations perform better than individual approaches for forecasting intermittent demand, but there is a trade-off between forecasting and inventory performance.


翻译:近几十年来,预测间歇性需求序列的新方法不断涌现。然而,多数研究聚焦于点预测,对间歇性需求的概率预测探索甚少,尽管概率预测对于不确定性下的有效决策和库存管理至关重要。此外,该领域大部分文献仅关注预测性能,而忽略了与间歇性需求直接相关的库存影响。为弥补这些不足,本研究旨在构建间歇性需求的概率预测组合,同时在获取组合和评估预测时兼顾预测精度与库存控制效用。实证结果表明,组合方法在预测间歇性需求方面优于单一方法,但预测性能与库存性能之间存在权衡。

0
下载
关闭预览

相关内容

[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月22日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
2+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
3+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
4+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
10+阅读 · 6月4日
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
11+阅读 · 6月4日
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
8+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员