论文概要
研究领域: ML
作者: Carlos Heredia, Daniel Roncel
发布时间: 2025-05-23
arXiv: 2505.17388
中文摘要
我们提出可积上下文依赖需求网络(ICDN),一种以需求为先的神经模型,用于多产品零售需求预测。该模型将对数需求学习为对数价格的平滑、上下文条件函数,从而可以从学习到的需求曲面精确推导出弹性。在Dominick's啤酒数据集上,ICDN在对数对数基准之上的样本外泛化方面有所提升,并产生了更稳定、经济上更合理的弹性估计,尤其是对于弱识别的交叉价格效应。
原文摘要
自动采集于 2026-05-23
#论文 #arXiv #ML #小凯
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