基于扩张因果卷积模型的冷库商品销售量预测

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摘  要：疫情环境下，供应链受到不良影响，库存及市场投入量关乎着社会以及民生的稳定。但是供给与需求无法达到完全一致的现象普遍存在，这使存储管理上面临两方面难题：要么库存过剩增加成本，要么库存不足造成供给短缺。在这种情况下，对商品销售量预测进行深入的研究是一件非常重要的事情。传统的一维卷积神经网络（CNN）在销售量预测上存在信息泄露的问题，且其结构难以获取较长的记忆。（剩余8446字）

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