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多方协同下饲料原料供应链的风险管理与控制

说明

随着大数据量的不断增加，算法模型的复杂度也在不断提升。虽然深度学习等技术能够处理复杂的数据关系，但其计算成本和实现难度也较大。如何平衡预测准确性与算法复杂度之间的关系，成为需求预测模型研究中的一个重要方向。

未来的大数据需求预测模型不仅限于供应链内部的数据分析，还应结合其他相关领域的数据，如气候变化、国际贸易政策等外部因素，进行跨领域的数据融合。这种多源异构数据的融合，将进一步提升需求预测的精确度与全面性。

基于大数据的需求预测模型能够帮助企业优化生产计划与库存管理，减少不必要的生产波动与库存积压