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
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