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

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

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