典型文献
基于SARIMA-LSTM的零售生鲜品库存需求预测
文献摘要：
针对零售业的生鲜类商品存在易损耗、货架周期短、明显的季节性等特点,提出一种新的组合预测模型.采用SARIMA-LSTM组合模型综合供应商、零售商、用户三方面考虑需求影响因素如准时交货率、综合成本、气温状况、销售金额等,并结合贝叶斯优化算法对LSTM进行超参数选择,将SARIMA的模型预测值和实际值间的误差序列进行修正并得到预测值.实验证明,考虑需求影响因素的组合预测模型比单一传统统计方法的预测精度要高,并对以后零售业库存管理有一定的建设意义.
文献关键词：
SARIMA;LSTM;组合预测模型;贝叶斯优化算法;库存需求预测
中图分类号：
作者姓名：
熊芷瑶;李林
作者机构：
上海理工大学 管理学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]熊芷瑶;李林-.基于SARIMA-LSTM的零售生鲜品库存需求预测)[J].物流科技,2022(03):21-24,28
A类：
库存需求预测
B类：
SARIMA,生鲜品,零售业,易损,货架,周期短,组合预测模型,组合模型,型综合,合供,供应商,零售商,需求影响因素,准时,交货,综合成本,销售金额,贝叶斯优化算法,超参数,参数选择,一传,统统,统计方法,库存管理,建设意义
AB值：
0.346152
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