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面向纸包装行业的订单预测模型构建与应用研究 被引量:2
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作者 孙俊军 张伟 +1 位作者 张一 鄂玉萍 《包装工程》 CAS 北大核心 2023年第S02期132-139,共8页
研究基于机器学习的纸包装行业订单预测模型的构建和应用。以企业ERP信息系统中的加工通知单数据为主要数据来源,建立了基于XGBoost机器学习算法的订单预测模型,进行订单预测与客户价值特征分析。结果表明,订单预测模型不仅能够预测客... 研究基于机器学习的纸包装行业订单预测模型的构建和应用。以企业ERP信息系统中的加工通知单数据为主要数据来源,建立了基于XGBoost机器学习算法的订单预测模型,进行订单预测与客户价值特征分析。结果表明,订单预测模型不仅能够预测客户未来30 d的下单面积,分析客户下单周期性和行业属性,预测客户下单的产品类型,还能够对客户打标分类,进一步挖掘客户的价值特征。基于XGBoost机器学习算法的订单预测模型能够帮助纸包装生产企业准确预测客户订单需求,从而做出快速响应,有助于提升纸包装生产企业的智能化水平。 展开更多
关键词 纸包装行业 订单预测模型 机器学习 智能工厂
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