物理信息神经网络
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基于物理约束与强化驱动的可解释 GRU 商品需求预测模型
本文提出PREIG模型,通过将门控循环单元(GRU)与物理信息神经网络(PINN)相结合,嵌入价格与需求负弹性约束,并采用混合优化策略,显著提升商品需求预测的准确性与可解释性。
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本文提出PREIG模型,通过将门控循环单元(GRU)与物理信息神经网络(PINN)相结合,嵌入价格与需求负弹性约束,并采用混合优化策略,显著提升商品需求预测的准确性与可解释性。