HỆ THỐNG DỰ BÁO NHU CẦU THỰC PHẨM DỰA TRÊN HỌC MÁY

Tóm tắt

Dự báo nhu cầu thực phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giúp giảm lãng phí, tồn kho và cải thiện dịch vụ khách hàng. Các mô hình truyền thống thường gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu phi tuyến, nhiễu và phức tạp trong thực tế. Bài báo đề xuất hệ thống dự báo dựa trên XGBoost kết hợp với tiền xử lý đặc trưng, biến đổi log và tối ưu siêu tham số. Trên dữ liệu thực tế, mô hình đạt độ chính xác cải thiện khoảng 13,7% so với trước khi tinh chỉnh và cho thấy khả năng duy trì hiệu quả dự báo trong những giai đoạn biến động lớn như khuyến mãi hoặc thay đổi thời tiết. Kết quả khẳng định vai trò quan trọng của việc khai thác đặc trưng và tối ưu siêu tham số trong dự báo nhu cầu thực phẩm quy mô lớn.