基于CNN-LSTM-AM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維長序列物流需求預(yù)測

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摘 要：物流需求預(yù)測是物流管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但是在現(xiàn)實生活中，物流需求可能受到諸如天氣、經(jīng)濟狀況、特殊事件等多方面因素的影響，這使得問題呈現(xiàn)出多維度、長序列的特征。隨著深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來越多的研究開始嘗試使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行物流需求預(yù)測，但是單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在處理多維度、長時間序列的預(yù)測任務(wù)時常常表現(xiàn)欠佳。（剩余9595字）