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Enregistrement W4390769458 · doi:10.23977/acss.2023.071110

Supermarket Vegetable Commodities Based on TOPSIS-ARIMA Modeling Optimization Research on Replenishment and Pricing

2023· article· en· W4390769458 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Computer Signals and Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsEconometricsQuality (philosophy)Competition (biology)Autoregressive integrated moving averageMicroeconomicsAgricultural economicsMathematicsStatisticsTime series

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development of social economy, green and healthy food has gradually become the primary choice of consumers, thus intensifying the competition of vegetable commodities, resulting in the supply of vegetables sometimes exceeds the demand. However, since vegetables are characterized by a short freshness period and deterioration of dish quality, different factors affecting the sales and selling price of the commodities are considered comprehensively to meet the superstore to obtain the maximum return. Firstly, considering that the cost-plus pricing of vegetable commodities has a strong correlation with the discount price, transportation loss rate and storage time, the Topsis model is established to evaluate the different degrees of influence of the above factors, which results in the degrees of influence of the discount price, the transportation loss rate and the storage time on the cost-plus pricing of 21%, 42% and 37%, respectively. Secondly, we calculated the values of the above four indexes and obtained the linear fitting function between the total sales volume and the indexes, and concluded that the discount price is positively related to the total sales volume, with the maximum slope of 9.3218 and the minimum of 0.64; while the cost-plus pricing is negatively correlated with the total sales volume, with the minimum slope of -13.12 and the maximum slope of -0.944, which indicates that when the discount degree is bigger and the cost-plus pricing is lower, each vegetable category will be affected by the discount price and the cost-plus pricing. The lower the discount level and the lower the cost-plus pricing, the higher the sales volume of each vegetable category. Then the autoregressive model (AR) and autoregressive integral sliding average model (ARIMA) are used to fit the maximum value of interest to the sales price and sales volume of cauliflower and aquatic roots and tubers over time in three years to form a training set, and finally the daily replenishment total and pricing of each vegetable category in the coming week are predicted to give advice to the superstores on replenishment and pricing to maximize the revenue of the superstores.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle