Fugu-MT 論文翻訳(概要): Comparing statistical and machine learning methods for time series forecasting in data-driven logistics -- A simulation study

論文の概要: Comparing statistical and machine learning methods for time series forecasting in data-driven logistics -- A simulation study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07139v2
Date: Thu, 6 Jun 2024 12:46:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-08 01:09:36.923052
Title: Comparing statistical and machine learning methods for time series forecasting in data-driven logistics -- A simulation study
Title（参考訳）: データ駆動ロジスティクスにおける時系列予測のための統計的および機械学習手法の比較-シミュレーション研究
Authors: Lena Schmid, Moritz Roidl, Markus Pauly,
Abstract要約: シミュレーション時系列の広いセットにおいて,ボックス外予測性能の観点から,様々な予測手法を比較した。各種線形および非線形時系列をシミュレートし,統計的学習手法の1ステップ予測性能について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Many planning and decision activities in logistics and supply chain management are based on forecasts of multiple time dependent factors. Therefore, the quality of planning depends on the quality of the forecasts. We compare various forecasting methods in terms of out of the box forecasting performance on a broad set of simulated time series. We simulate various linear and non-linear time series and look at the one step forecast performance of statistical learning methods.
Abstract（参考訳）: 物流およびサプライチェーン管理における多くの計画と決定活動は、複数の時間依存要因の予測に基づいている。したがって、計画の質は予測の質に依存する。シミュレーション時系列の広いセットにおいて,ボックス外予測性能の観点から,様々な予測手法を比較した。各種線形および非線形時系列をシミュレートし,統計的学習手法の1ステップ予測性能について検討する。

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