Research on AIGC-based Supply Chain Inventory Demand Forecasting Model and Nonlinear Optimization Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain inventory forecasting and control is an integral part of supply chain management system, and it is a focus that industries must pay attention to in their operation and management.In this paper, the supply chain inventory demand forecasting model is constructed from the perspective of supply chain end, combined with the Transformer model in AIGC technology.The DL-Informer model is used to improve the Transformer model, realize the feature fusion of graph convolutional neural network, design and solve the feature graph adjacency matrix and complete the information fusion of each feature subgraph to improve the prediction accuracy.Aiming at the problems faced by supply chain inventory demand forecasting, the traditional algorithm with strong local optimization ability is combined with the genetic algorithm, and the hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to solve the nonlinear optimization problem.In the supply chain inventory forecasting practice, when the forecast length is 12, the MSE, MAE and RMSE index values of this paper's forecasting model are 0.202, 0.174 and 0.416, respectively, which have more stable long-term forecasting performance compared with other models.And in the nonlinear simulation optimization experiments, the HGA algorithm shows good convergence and outstanding optimization effect in the nonlinear problem of supply chain inventory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».