内容介绍
本书主要介绍人工智能和供应链行业融合中通用化和实战化的预测算法，以及这些预测算法在业界实际应用的案例，旨在通过简单易懂的方式让读者了解供应链相关的应用场景。本书作者具有丰富的业界从业经验，在供应链预测算法方面拥有丰富的理论研究和项目经验，能够将基础模型、进阶模型和行业实践有机地融合，循序渐进地介绍供应链预测算法，使读者在学习过程中感到轻松、有趣，并能应用所学知识。
本书涵盖了智能供应链预测领域的算法理论模型和行业实践知识。本书首先从商品需求预测案例开始介绍预测的基本流程，然后深入讨论基础预测模型原理和复杂预测模型的设计策略，最后通过多个不同行业的预测实践案例来说明算法的应用场景。预测算法包括传统的时间序列、统计学习模型和机器学习、深度学习模型，通过不同类型算法的有效融合，为不同的应用场景提供坚实的算法基础。
作者简介
庄晓天，美国亚利桑那州立大学博士，北京市人工智能高级工程师 ，北京理工大学、上海交通大学 、西安交通大学、北京交通大学、北京邮电大学、东南大学研究生校外导师，中国科学院大学MBA导师。曾在国际SCI期刊、会议发表20余篇论文 ，国家专利授权30余项。
曾获得中国物流与采购联合会科技创新人物奖，科技进步一、二、三等奖，邮政行业科技英才，邮政行业科学技术一、二、三等奖。多次在供应链、物流、人工智能、运筹优化等领域的行业峰会发表主题演讲，参与多个国家自然科学基金项目，省部级重点科技项目。研究成果得到CCTV2《经济半小时》专项报道。
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