范数的背景前沿信息_范数的背景有哪些(2024年12月实时热点)
百威英博疫情销量预测难题解决方案 研究背景: 本文是基于与百威英博公司的合作,旨在解决新冠疫情下的销量预测问题。百威英博为每个市场(国家)维护一个基线销量预测,但自疫情爆发以来,预测准确性大幅下降。由于不同地区采取不同的缓解政策,销量预测变得极具挑战。为了解决这一问题,需要开发一种能在各个市场持续保持高预测准确率的预测方法。 研究方法: 文章采用两步迭代程序: 用模拟的未来新冠病例数预测新冠引起的基线销量预测偏差。 减去预测偏差得到校准后的销量预测。 作者提出了竞争性在线非参数回归方法,通过最小化regret来推导算法。Regret定义为算法生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差与事后最优单调函数生成的标签与敌手标签的平方L2范数之差。作者开发的simulating exponential weights policy结合了指数权重算法和模拟的未来协变量,通过利用协变量的生成过程和在线学习的松弛框架,证明了该算法实现了O~(T 1/3)的regret上界,这是minimax最优的。 恨 开发了一种计算高效的simulating exponential weights policy,充分利用了历史观测和模拟的未来协变量,在所有可能的标签选择下实现了最优的O~(T 1/3)的regret界。 用合成数据和百威英博的真实数据评估了算法性能。合成数据实验表明,即使算法不预先知道协变量,其累积regret也与预知所有协变量的算法非常接近,预测准确率显著高于在线线性回归。在百威英博的数据集上,文章算法的校准销量预测将WMAPE和MSE分别降低了37%和50%以上。 解决了百威英博在新冠疫情下面临的销量预测难题。通过将在线学习与流行病建模相结合,该文章展示了如何校准销量预测。相比传统方法,文章的方法对疫情预测误差具有较强的鲁棒性。 ⚡ 总结: 本文结合了在线学习、流行病学等多学科工具,开发了一种竞争性在线非参数回归算法,既有理论保证,又在真实数据中取得了良好的实证表现。这项研究展示了运筹优化方法如何帮助企业应对疫情冲击,对理论和实践都具有重要价值。文章还讨论了将更多数据整合进模型以进一步提升预测准确性的可能性。
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