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Selbination

Ein hybrides Meta-Lernverfahren zur automatischen Selektion und Kombination geeigneter Prognosemodelle für die Produktionsplanung

de

Éditeur :

Springer Vieweg


Paru le : 2024-10-12



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Description

Genaue Nachfrageprognosen sind von signifikanter Bedeutung für Unternehmen in Supply Chains. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die Produkte auf Lager produzieren oder für Handelsunternehmen. Diese müssen die Kundennachfrage in regelmäßigen Intervallen prognostizieren, weshalb automatische Prognoseverfahren notwendig sind. Alle bisher entwickelten Verfahren lassen sich entweder als reine Selektions- oder als reine Kombinationsansätze klassifizieren und es existieren bislang keine hybriden Verfahren zwischen Selektion und Kombination. Zur Nutzung der Vorteile der beiden Ansätze wird in diesem Buch ein hybrides Verfahren vorgestellt, das für jede Zeitreihe datengetrieben entweder selektiert oder kombiniert. Das sogenannte Selbinationsverfahren besteht aus einem Meta-Modell zur Schätzung der Eignungswahrscheinlichkeiten verschiedener Prognoseverfahrenskandidaten und einer Selektionsfunktion, die auf Basis der Eignungswahrscheinlichkeiten sowie einer sogenannten Hybriditätsgrenze ein oder mehrere Prognoseverfahren selektiert. Das neuartige Verfahren wird in einer umfassenden empirischen evaluiert und erzielt im Durchschnitt signifikant bessere Prognosen als etablierte Verfahren aus dem Stand der Forschung.
Pages
221 pages
Collection
n.c
Parution
2024-10-12
Marque
Springer Vieweg
EAN papier
9783658456047
EAN PDF
9783658456054
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
Nombre pages imprimables
22
Taille du fichier
4987 Ko
Ce livre est accessible aux handicaps Voir les informations sur l'accessibilité
Prix
66,05 €
EAN EPUB
9783658456054
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
2
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22
Taille du fichier
14889 Ko
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Prix
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