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基于Stacking策略和报童模型的补货决策方法

Replenishment Decision via Stacking Strategy and Newsboy Model
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摘要 针对市场中供需关系的不确定性会影响商家的补货决策问题,本文提出了基于Stacking融合预测及报童模型的智能补货决策方法,并将模型应用于某商店。结果显示融合模型的MSE,RMSE,MAE显著低于单个基模型,说明预测模型的精度得到了改进。本文所设计的方法可辅助商家制定营销策略,减少产品滞销或供不应求带来的损失。 Aiming at the problem that the supply and demand uncertainty in the market will affect the replenishment decision of the manager,this paper proposes an intelligent replenishment decision method based on the Stacking and newsboy model.Then the model is applied to a store.The results show that the fusion model's MSE,RMSE,and MAE are significantly lower than the single base model,indicating that the accuracy of the prediction model is improved.The method designed in this study can improve businesses formulate marketing strategies to minimize the loss caused by unsalable products or oversupply.
作者 高振宇 GAO Zhen-yu(School of Science,Dalian Maritime University,Dalian 116026,China)
出处 《价值工程》 2023年第20期4-6,共3页 Value Engineering
基金 国家级大学生创新创业训练项目(No.202210151007) 理学院本科生走进实验室计划(指导教师:王利东)。
关键词 机器学习 报童模型 商业智能 预测 machine learning newsboy model business intelligence prediction
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二级参考文献19

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