融合結構化信息與時序演化信息的多變量間歇性時間序列預測

摘要： 復雜裝備制造企業(yè)的售后配件需求不定時發(fā)生、需求波動大,導致需求數據呈現典型的間歇性、小樣本特點.當面對間歇性程度高、突發(fā)需求較大的序列時,現有預測模型難以準確捕獲其需求波動規(guī)律,無法有效預測配件需求走勢.為提高多組配件的預測精度和穩(wěn)定性,同時考慮序列間結構化信息和序列自身時序演化信息,提出一種新的多變量間歇性時間序列預測方法.首先,提出一種基于張量的輕型梯度提升機模型,通過張量...