Ψ-混合异方差误差下半参数回归模型的加权小波估计

考虑半参数回归模型yi=xiβ+g(ti)+σiei, i=1,2,…,n,其中(zi,ti,ui)是固定设计点列,ei为Ψ-混合随机误差.用小波估计方法得到了参数,非参数及误差方差的加权小波估计量.在相当一般的条件下,得到了这些小波估计量的渐近正态性及弱收敛速度.     

产品订单分析与需求预测

需求预测是企业供应链管理的基础,高效、准确的需求预测有助于采购计划和生产计划制定,减少业务波动影响.某企业相关数据具有时序性、非线性、时间跨度大等特性.对数据预处理后,进行特征工程处理,使用MMIFS算法来量化各个特征与订单需求量间相关性.使用CRU模型、 DeepAR模型和Prophet模型来针对不同时间粒度需求量建模,以时间滚动交叉检验RMSE作为模型评估标准.不规则时间序列数据,不同时间粒度趋势、波动、突变不同,适用于不同模型.交叉检验评估验证了模型有效性,表明本文方法能够有效运用于其他不规则时序需求预测问题.