作者
王 淼,贺 伟
文章摘要
针对城市轨道交通运营物资库存管理中存在的供需失衡、预测方法滞后、大数据应用不足等问题，本文构建大数据驱动的库存预测与优化体系。通过整合多源异构数据并进行标准化处理，采用时间序列分解与机器学习融合的预测方法，建立跨环节协同优化机制，有效破解库存冗余与短缺并存的痛点，提升了库存周转率与资源利用效率，为城市轨道交通网络化运营提供了科学、高效的物资库存管理解决方案。
文章关键词
城市轨道交通；运营物资；库存优化；需求预测；大数据
参考文献
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