Phân tích hiệu suất và so sánh các mô hình dự báo nhu cầu tại một công ty điện tử

Abstract

Dự báo chuỗi thời gian bao gồm cả các phương pháp thống kê truyền thống như Trung bình dịch chuyển, Trung bình dịch chuyển có trọng số theo hàm mũ và Mô hình Tự hồi quy tích hợp Trung bình dịch chuyển, cũng như các kỹ thuật học máy hiện đại như Mạng nơ-ron nhân tạo và Bộ nhớ dài - ngắn hạn (LSTM). Mỗi kỹ thuật đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, khiến việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào ngành nghề và đặc điểm dữ liệu. Nghiên cứu này tập trung vào dự báo nhu cầu trong lĩnh vực điện tử, cụ thể là các linh kiện điện tử, nhằm tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Bằng cách đánh giá hiệu suất của nhiều phương pháp dự báo, so sánh hiệu quả của chúng, và xác định cách tiếp cận có sai số thấp nhất cùng tiềm năng tối ưu hóa cao nhất, nghiên cứu này đóng góp những bằng chứng thực nghiệm hỗ trợ ra quyết định sáng suốt và thúc đẩy hiệu quả vận hành.