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本课程属于：007-需求预测模型 供应链数字化与智能采购系统 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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间歇需求下Croston方法的多步预测参数配置

共计 30 章节
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01
课程导论
间歇需求定义 · Croston方法背景 · 多步预测的重要性
课程导论间歇需求定义
02
间歇需求特征分析
零值比例 · 需求间隔 · 需求规模
间歇需求特征分析零值比例
03
Croston方法数学原理
指数平滑分解 · 需求间隔与需求量的独立建模
Croston方法数学原理
04
Croston方法原始算法
参数初始化 · 更新公式 · 预测输出
Croston方法原始算法
05
Croston方法变体介绍
SBA · TSB · Croston-ADIDA对比
Croston方法变体介绍
06
多步预测概念
单步vs多步 · 递归策略 · 直接策略
多步预测概念vs
07
参数配置总览
平滑参数α · β · γ的作用与取值范围
参数配置总览平滑参数α
08
α参数详解
对需求间隔更新的影响 · 灵敏度分析
α参数详解对需求间隔更新的…
09
β参数详解
对需求量更新的影响 · 与α的交互效应
β参数详解对需求量更新的影…
10
γ参数详解
趋势分量处理 · 在TSB变体中的应用
γ参数详解趋势分量处理
11
初始值设定策略
需求间隔初始值 · 需求量初始值 · 零值处理
初始值设定策略需求间隔初始值
12
参数优化方法
网格搜索 · 贝叶斯优化 · 遗传算法
参数优化方法网格搜索
13
损失函数选择
MAE · MSE · sMAPE
损失函数选择MAE
14
交叉验证策略
时间序列交叉验证 · 滚动窗口验证 · 扩展窗口验证
交叉验证策略时间序列交叉验证
15
多步预测误差累积
误差传播机制 · 步长与误差关系
多步预测误差累积误差传播机制
16
预测步长选择
短步长(1-3) · 中步长(4-12) · 长步长(>12)的配置差异
预测步长选择短步长
17
季节性间歇需求处理
季节性分解 · Croston与Holt-Winte…
季节性间歇需求处…季节性分解
18
需求突发处理
异常值检测 · 鲁棒参数配置 · 自适应更新
需求突发处理异常值检测
19
零膨胀问题
零膨胀模型 · Croston与零膨胀泊松对比
零膨胀问题零膨胀模型
20
参数稳定性分析
参数随时间变化的敏感性 · 在线更新策略
参数稳定性分析参数随时间变化的…
21
多产品参数配置
产品聚类 · 分层参数 · 全局vs局部参数
多产品参数配置产品聚类
22
Python实现基础
numpy实现Croston核心算法
Python实现基础
23
Python实现进阶
scikit-learn风格API封… · 参数网格搜索
Python实现进阶
24
Python实现优化
numba加速 · 并行参数搜索
Python实现优化
25
案例1
零售业SKU间歇需求预测参数配置
案例1SKU
26
案例2
备件库存多步预测参数调优
案例2备件库存多步预测…
27
案例3
电商日订单量间歇预测参数对比
案例3电商日订单量间歇…
28
参数配置最佳实践
经验法则 · 常见陷阱 · 调试技巧
参数配置最佳实践经验法则
29
模型评估与监控
预测误差跟踪 · 参数漂移检测 · 自动重调机制
模型评估监控
30
课程总结与展望
Croston方法局限 · 深度学习替代方案 · 未来研究方向
课程总结Croston