基于深度学习的生鲜产品冷链物流需求预测

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摘要： 近年来， 深度学习发展迅速， 其在预测领域的研究引起广泛关注。深度学习以其出色的泛化能力而著称， 其半监督学习模式能够充分挖掘具有多维特征数据的潜力， 在处理大规模数据时能展现其卓越性能。本文以生鲜产品为研究对象， 探讨其物流需求预测问题。通过比较灰色预测模型、BP 神经网络模型以及CNN - LSTM 模型三种模型的误差， 得出： CNN - LSTM 模型优于灰色预测模型和BP 神经网络模型， 在物流需求预测方面具有显著优势， 可为生鲜产品物流的规划提供可靠依据。（剩余3146字）

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