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2. 发明申请

US20160364684A1 INCREMENTAL ESTIMATION FOR PROBABILISTIC FORECASTER 审中-公开
标题翻译：预测预报的增量估计
公开(公告)号：US20160364684A1
公开(公告)日：2016-12-15
申请号：US14813858
申请日：2015-07-30
申请人： MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC
发明人： Rekha Nanda , Yanfang Shen , Peeyush Kumar , Wolf Kohn , Philip Placek
IPC分类号： G06Q10/08
CPC分类号： G06Q10/087 , G06Q10/04 , G06Q10/08 , G06Q10/083
摘要： Technologies are described to provide parameter estimation for a probabilistic forecaster in inventory management. A forecaster model may be generated based on observed delivery data, demand data, and a state of a delivery system managed by an inventory management service or an enterprise resource planning service. A probability of the state of the delivery system transitioning to a subsequent state of the delivery system may be determined based on an estimation of one or more parameters using a linear regression model. In some examples, the forecaster model may be derived from the discretized version of the linear Fokker-Planck equations using maximum log-likelihood estimate with optimization through a fast marching algorithm. In other examples, Lagrange multipliers may be used to determine initial constraints on the parameters. An optimal inventory level to be maintained may be computed based on the determined probability.
摘要翻译：技术被描述为为库存管理中的概率预报员提供参数估计。可以基于观察到的递送数据，需求数据以及由库存管理服务或企业资源计划服务管理的递送系统的状态来生成预测模型。可以基于使用线性回归模型的一个或多个参数的估计来确定转移到递送系统的后续状态的递送系统的状态的概率。在一些示例中，预报器模型可以从使用最大对数似然估计的线性福克 - 普朗克方程的离散版本导出，并通过快速行进算法进行优化。在其他示例中，拉格朗日乘数可用于确定参数的初始约束。可以基于确定的概率来计算待维持的最佳库存水平。

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