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DOI: 10.12361/2661-3522-05-10-155688

基于深度学习的物流需求预测与资源配置动态调整机制

杨天亮, 朱粒萍, 王丹妮

天津科技大学经济与管理学院

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摘要：本文研究了基于深度学习的物流需求预测与资源配置机制，旨在应对物流行业中的挑战。通过运用 CNN 和 RNN 等深度学习模型处理大数据，提高需求预测准确性。同时，探讨了动态资源配置策略的优势，能够实时响应市场变化并优化资源利用。文章指出了当前方法面临的挑战，如数据质量、模型解释性和技术门槛，并展望了未来研究方向，包括改进数据处理、提高模型透明度和开发用户友好工具。总体而言，基于深度学习的物流需求预测和资源配置机制为物流行业带来新机遇，尽管存在挑战，但前景广阔。

关键词：

深度学习；物流需求预测；资源配置；动态调整机制；神经网络

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3514

年,卷(期)：2023,5(10)