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A Proposal for Automatic Demand Forecast Model Selection

  • 2024
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Wassim Garred
Raphaël Oger
Anne-Marie Barthe-Delanoe
Matthieu Lauras
Erschienen in
Navigating Unpredictability: Collaborative Networks in Non-linear Worlds
Verlag
Springer Nature Switzerland

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Abstract

Das Kapitel stellt die entscheidende Rolle der Nachfrageprognose im Supply Chain Management und die Komplexität vor, die Globalisierung und Produktvielfalt mit sich bringen. Darin werden die Grenzen traditioneller Prognosemethoden und das Potenzial fortgeschrittener digitaler Technologien diskutiert. Im Kern des Kapitels wird ein Vorschlag für ein automatisches Verfahren zur Auswahl von Nachfrageprognosemodellen präsentiert, das darauf abzielt, den Prozess durch die Integration verschiedener Prognosemodelle und die Optimierung von Hyperparametern zu rationalisieren. Die vorgeschlagene Methode wird sowohl am M3-Wettbewerbsdatensatz als auch an einer realen industriellen Fallstudie getestet, was ihre Wirksamkeit und ihr Potenzial zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit demonstriert. Das Kapitel unterstreicht auch die Bedeutung der Optimierung von Hyperparametern und die Notwendigkeit weiterer Forschung in diesem Bereich.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
A Proposal for Automatic Demand Forecast Model Selection
Verfasst von
Wassim Garred
Raphaël Oger
Anne-Marie Barthe-Delanoe
Matthieu Lauras
Copyright-Jahr
2024
Buch
Navigating Unpredictability: Collaborative Networks in Non-linear Worlds

Print ISBN: 978-3-031-71742-0

Electronic ISBN: 978-3-031-71743-7

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-71743-7_22
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