Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
An accurate demand forecasting model has both academic and practical significance to supply chain management for China's retail industry. In this paper, we proposed a novel demand forecasting model named SHEnSVM (Selective and Heterogeneous Ensemble of Support Vector Machines), in which the individual SVMs are trained by different samples generated by bootstrap algorithm and different parameters generated...
Demand forecasting plays a crucial role for supply chain management of retail industry. The future demand for a certain product constructs the basis of its relevant replenishment system. In this research, the technique of support vector machine (SVM) is employed for demand forecasting. Various factors that affect the product demand such as seasonal and promotional factors have been taken into consideration...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.