論文の概要: MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15598v4
- Date: Thu, 07 Nov 2024 13:26:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-09 00:49:08.085684
- Title: MCDFN: Supply Chain Demand Forecasting via an Explainable Multi-Channel Data Fusion Network Model
- Title（参考訳）: MCDFN: 説明可能なマルチチャネルデータフュージョンネットワークモデルによるサプライチェーン需要予測
- Authors: Md Abrar Jahin, Asef Shahriar, Md Al Amin,
- Abstract要約: CNN,Long Short-Term Memory Network (LSTM), Gated Recurrent Units (GRU)を統合したハイブリッドアーキテクチャであるMulti-Channel Data Fusion Network (MCDFN)を紹介する。
我々の比較ベンチマークは、MCDFNが他の7つのディープラーニングモデルより優れていることを示している。
本研究は,需要予測手法を進歩させ,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Accurate demand forecasting is crucial for optimizing supply chain management. Traditional methods often fail to capture complex patterns from seasonal variability and special events. Despite advancements in deep learning, interpretable forecasting models remain a challenge. To address this, we introduce the Multi-Channel Data Fusion Network (MCDFN), a hybrid architecture that integrates Convolutional Neural Networks (CNN), Long Short-Term Memory networks (LSTM), and Gated Recurrent Units (GRU) to enhance predictive performance by extracting spatial and temporal features from time series data. Our comparative benchmarking demonstrates that MCDFN outperforms seven other deep-learning models, achieving superior metrics: MSE (23.5738), RMSE (4.8553), MAE (3.9991), and MAPE (20.1575%). Additionally, MCDFN's predictions were statistically indistinguishable from actual values, confirmed by a paired t-test with a 5% p-value and a 10-fold cross-validated statistical paired t-test. We apply explainable AI techniques like ShapTime and Permutation Feature Importance to enhance interpretability. This research advances demand forecasting methodologies and offers practical guidelines for integrating MCDFN into supply chain systems, highlighting future research directions for scalability and user-friendly deployment.
- Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理の最適化には,正確な需要予測が不可欠だ。
伝統的な手法は季節変動や特別な出来事から複雑なパターンを捉えるのに失敗することが多い。
ディープラーニングの進歩にもかかわらず、解釈可能な予測モデルは依然として課題である。
これを解決するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),長短期記憶ネットワーク(LSTM),GRU(Gated Recurrent Units)を統合するハイブリッドアーキテクチャであるMCDFNを導入し,時系列データから空間的・時間的特徴を抽出して予測性能を向上させる。
MSE(23.5738)、RMSE(4.8553)、MAE(3.9991)、MAPE(20.1575%)である。
さらに、MCDFNの予測は実際の値と統計的に区別できず、5%のp値と10倍の統計ペアt-testで確認された。
解釈可能性を高めるために、ShapTimeやPermutation Feature Importanceのような説明可能なAI技術を適用します。
本研究は,需要予測手法を推進し,MCDFNをサプライチェーンシステムに統合するための実践的ガイドラインを提供する。
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