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Con la intensificacin de la competencia en la cadena de suministro, se ha puesto a prueba si la estructura de la industria de la cadena de suministro es razonable y cientfica. Para el almacenamiento, los canales de compra y distribucin, y los clientes, determina en gran medida si la estructura de la cadena de suministro es estable y eficiente. La racionalidad de la estructura puede determinar el valor de la cadena de suministro. Mediante el anlisis de estos cuatro niveles, este documento juzga si la estructura de la cadena de suministro es razonable; la norma de juicio se basa en los tres modelos populares de aprendizaje automtico, Stochastic Forest, XGBoost y Support Vector Machine. Los tres modelos se basan en un gran nmero de entornos de datos reales. Mediante la simulacin de datos y la optimizacin de parmetros, se introducen cuatro caractersticas de la cadena de suministro en el modelo para el entrenamiento de simulacin durante muchas veces, y se analizan los tres nmeros de error de MAE, RMSE y MAPE del modelo para juzgar la fiabilidad del modelo. Sobre esta base, mediante la combinacin de modelos, se determina que el porcentaje medio de error de la combinacin de los tres modelos es superior al de las dems combinaciones por pares, alcanzando 0,937, lo que completa la expectativa de prediccin inteligente de la estructura de la cadena de suministro.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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