首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

AnyLogic -库存时间(变量)

AnyLogic是一种多方法仿真建模工具,用于建立和分析复杂的仿真模型。库存时间是指物品在库存中停留的时间。在供应链管理和库存控制中,库存时间是一个重要的指标,它可以帮助企业评估库存管理的效率和成本。

库存时间的变量可以用来衡量物品在进入和离开库存之间所花费的时间。通过监控和优化库存时间,企业可以更好地管理库存水平,减少库存成本,并提高供应链的效率。

应用场景:

  1. 零售业:通过减少库存时间,零售商可以更好地控制库存水平,减少滞销和过期商品的风险,并提高客户满意度。
  2. 制造业:通过优化库存时间,制造商可以减少原材料和成品的库存,提高生产效率,并降低库存成本。
  3. 物流业:通过减少库存时间,物流公司可以提高货物的周转率,减少仓储成本,并提供更快速和可靠的物流服务。

腾讯云相关产品推荐: 腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,以下是一些与库存时间相关的产品和服务推荐:

  1. 云服务器(ECS):腾讯云的云服务器提供了高性能、可靠的计算资源,可以用于构建和运行仿真模型,以评估库存时间和优化库存管理。了解更多:云服务器产品介绍
  2. 云数据库MySQL版(CDB):腾讯云的云数据库MySQL版提供了可扩展、高可用的数据库服务,可以用于存储和管理与库存时间相关的数据。了解更多:云数据库MySQL版产品介绍
  3. 云监控(Cloud Monitor):腾讯云的云监控服务可以帮助用户实时监控和管理云资源的性能和运行状态,包括库存时间相关的指标。了解更多:云监控产品介绍

请注意,以上推荐的产品和服务仅代表了腾讯云的一部分解决方案,其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据库存时间你用对了吗?

数据库存时间的类型及对比 1、前言 我们平时在开发中不可避免的要存储时间,比如我们要记录某条数据的创建时间、更新时间等等。数据库中有多种数据类型可以存储时间,那不同数据类型我们要怎么选择?...最后,谈到时间,也额外补充Java中时间的一些问题。...4、数值型时间戳 4.1、介绍 时间戳的定义是从一个基准时间开始算起,这个基准时间是「1970-1-1 00:00:00 +0:00」,从这个时间开始,用整数表示,以 秒/微秒 计时,随着时间的流逝这个时间整数不断增加...6、拓展:关于Java中时间的问题 Java 8 之前的时间会有一些 BUG。在开发的过程中需要注意。...可变的底层原因是,源码中的 setTime 直接修改时间 ? PS:Java 8 的 时间API 则对这个问题进行了改进。时间API 将不再是可变的。

1.8K10

SAP “安全时间作业覆盖”动态安全库存介绍

SAP基于“安全时间/作业覆盖”动态安全库存可按设定的天数,提前将后续生产计划所需的用量入库,而不会增加需求,不会增加采购数量;设定灵活,天数可以前台任意设定,不需要通过后台配置。...其中“安全时间/作业覆盖”,按实际需要填写任意天数。“安全时间标识”如下图: ? 3.测试图例如下,成品计划: ?...测试1,采购件“安全时间/作业覆盖”为3, “安全时间标识”为2的效果:系统考虑了安全时间。 ?...测试2,采购件“安全时间/作业覆盖”为3, “安全时间标识”为空的效果:发现无安全时间效果。 ?...测试3,采购件“安全时间/作业覆盖”为3, “安全时间标识”为1的效果:发现相关需求并不会激活安全时间的效果。 测试4,材料消耗MFBF,结果发现正常按BOM比例消耗,无异常: ?

1.8K10

干货 | AnyLogic建模仿真介绍+武汉疫情案例实战

去银行办理业务,平均每小时10位客户,柜台只有1名柜员,平均服务时间为5分钟,我们需要求出平均的等待时间。 ? 在这里我们可以使用数学公式 ?...如果服务时间有不同的分布呢?...在这里我们需要解释一下存量的意思,顾名思义,其实就是储存变量的意思,其实就是编程意义上的变量,那么我们在之前说的参数其实就是常变量。...选择时间折线图或者别的图,其实原理都是一样的,我们在这里介绍一下时间折线图的使用。 还是老样子,我们把时间折线图拖出来,就可以设置我们的参数名称以及值的大小。...参考资料 [1] AnyLogic官网: https://www.anylogic.com/

6.5K20

计量模型 | 前定变量#时间FE

可以观察到,被解释变量$y{it}$与核心解释变量$did{it}$均在个体与时间两个维度上变动,但控制变量$X_{i,2009-2013}$只随着个体变动,在时间维度上始终是一个恒常数。...为了补充控制变量时间维度上的信息,作者将这一系列控制变量时间FE交乘,并称之为控制变量初始值的时间趋势。...仔细思考一下,这里至少存在四个问题: 第一,只有当变量本身就存在明显的时间趋势时才能以变量初始值的时间趋势来作为替代。...第三,变量时间FE的交互项本身不能定义为变量时间趋势。...往期推文有介绍过时间趋势,变量时间趋势就是变量初始值与时间趋势项trend的交乘,而非初始值与时间FE的交乘,后者的范围更广,实际上包含了前者。 第四,多重共线性。

79820

变量时间序列平滑方法介绍

理解时间序列模型的本质:我们已经看到了上面时间序列的基本结构。时间序列的假设是:时间序列在t时间段内的值受前一个时间段(t-1)的值影响最大。例如今天是星期天,它前面的值最能解释星期天时间序列的值。...有了这些基础知识,我们可以开始进行平滑方法的介绍 单变量的平滑方法 1、单指数平滑法(Simple Exponential Smoothing - SES) 它只在平稳的时间序列中表现良好,因为它要求序列中不应该有趋势和季节性...SES适用于没有趋势和季节性的单变量时间序列,它在平稳序列中是最成功的。...所以它适用于具有和不具有季节性的单变量时间序列。 3、三重指数平滑(TES — Holt-Winters): 它是目前最先进的平滑方法。...它可以用于具有趋势和/或季节性的单变量序列。 平滑方法使用样例 我们这里将使用来自 sm 模块的数据集。它根据时间显示夏威夷大气中的二氧化碳。

73130

Keras中的多变量时间序列预测-LSTMs

神经网络诸如长短期记忆(LSTM)递归神经网络,几乎可以无缝地对多变量输入问题进行建模。 这在时间预测问题中非常有用,而经典线性方法难以应对多变量预测问题。...在本教程中,您将了解如何在Keras深度学习库中,为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后,您将收获: 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集; 如何准备数据,并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题; 如何做预测,并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...比如: 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时,LSTM在时间上使用反向传播,最后一点可能是最重要的...如果你有时间,可以试试倒置一下,在前4年数据做训练,最后1年数据做测试。 下面的示例将数据集拆分为训练集和测试集,然后将训练集和测试集分别拆分为输入和输出变量

3.1K41

教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...运行上例创建一个具有 7 个子图的大图,显示每个变量 5 年中的数据。 ? 空气污染时间序列折线图 多变量 LSTM 预测模型 本节,我们将调整一个 LSTM 模型以适合此预测问题。...总结 在本教程中,您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。

3.8K80

使用LSTM模型预测多特征变量时间序列

Hi,我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量时间序列,能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型,对多特征变量时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中,创建一个模拟的多特征时间序列数据集,并保存为CSV文件以供使用。...plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结 通过生成模拟数据集并保存为CSV文件,我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练...该模型能够有效地处理和预测多维时间序列数据,并且可以应用于各种实际场景。

30110

Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

这在时间序列预测中是一个很大的好处,经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中,您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后,您将知道: 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...如果有时间的话,可以考虑探索这个测试工具的倒置版本。 下面的例子将数据集分解为训练集和测试集,然后将训练集和测试集分解为输入和输出变量。...,您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。...具体来说,你了解到: 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。

46K149

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。 假设要预测其中一个变量。比如,sparkling wine。如何建立一个模型来进行预测呢?...自回归是大多数单变量时间序列模型的基础。它主要分为两个步骤。 首先将(单变量)时间序列从一个值序列转换为一个矩阵。可以用用延时嵌入法(time delay embedding)来做到这一点。...未来值表示目标变量。解释变量是过去最近的值。 多元时间序列的思路与此类似,我们可以将其他变量的过去值添加到解释变量中。这就是了被称为自回归分布式滞后方法。分布式滞后的意思指的是使用额外变量的滞后。...现在我们把他们进行整合,时间序列中一个变量的未来值取决于它自身的滞后值以及其他变量的滞后值。 代码实现 多变量时间序列通常是指许多相关产品的销售数据。我们这里以葡萄酒销售时间序列为例。...总结 本文的主要内容如下:多变量时间序列包含两个或多个变量;ARDL 方法可用于多变量时间序列的监督学习;使用特征选择策略优化滞后数。如果要预测多个变量,可以使用 VAR 方法。

1.1K50

使用 LSTM 进行多变量时间序列预测的保姆级教程

来源:DeepHub IMBA本文约3800字,建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...我们先来了解两个主题: 什么是时间序列分析? 什么是 LSTM? 时间序列分析:时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。...在现实世界的案例中,我们主要有两种类型的时间序列分析: 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据,我们将使用单列进行预测。...但是在多元时间序列数据的情况下,将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。 正如在图片中看到的,在多元变量中将有多个列来对目标值进行预测。...grid_search.best_params_ {‘batch_size’: 20, ‘epochs’: 10, ‘optimizer’: ‘adam’} 将最佳模型保存在 my_model 变量中。

3K42

指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

但这太简单了,我们已经知道波动性是随时间变化的。您经常看到从业者使用滚动标准差来模拟随时间变化的波动率。它可能不如其他最先进的方法准确, 但它实现起来非常简单,也很容易解释。 什么是滚动窗口估计。...1806647691079122962&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 根据低波动率跟着低波动率走,高波动率跟着高波动率走(波动率聚类)的典型事实,这个想法完全适合于多变量波动率预测...除了简单之外,另一个重要的优点是不需要关心可逆性,因为在每个时间点上,估计值只是两个有效的相关矩阵的加权平均数。...数据是类data.frame ## N是时间长度,K是因素的数量。 ## la指数衰减因子在0和1之间。...laba\*coma\[(i-1),,\] for (i in wn:dim) { orma\[i, , \] = covr(owma\[i, ,\]) 本文摘选《R语言指数加权模型EWMA预测股市多变量波动率时间序列

1.1K10

用于算法交易的神经网络基于多变量时间序列

数据准备 为了更好地了解多维时间序列,让我们来看看如何看图像,其实也不只有两个尺寸(高度和宽度),还有表示颜色的“深度”: 在时间序列的情况下,我们的图像只是一维的(在图上看到的),channels的角色扮演者不同值...你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价,而是一个矢量(每天的开,高,收、低和成交量),但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题...代码如下: 训练过程 从上图我们可以清楚地看到网络训练充分(对于非常嘈杂的数据),训练集的损失随着时间的推移而减少,准确性增加。...而且,最重要的是,与上一期的单变量时间序列相比,我们表现能从58%提高到接近65%的精度!...关于回归 不预测二进制变量,可以预测实际值——次日回报或收盘价。 在以前的测试中,没有获得良好的效果。 ?

1.1K100

清华大学SageFormer:解决多变量时间序列预测建模难题

基于Transformer的多变量时间序列预测,是否需要显示建模各个变量之间关系呢?...今天这篇文章来自清华大学近期发表的工作SageFormer,提出了一种新的基于Transformer的多变量时间序列预测算法,核心是利用token表征建立多变量的图结构关系。...2、SageFormer原理 为了解决多变量关系建模的问题,清华大学提出了SageFormer,是一种全新的建模多变量时间序列关系方法。...如下图中的b和c所示,b是一般的多变量联合建模方式,将多变量每个时间步的信息融合到一起输入到一个Transformer中;c则是完全不考虑多变量间关系,每个序列独立的输入到Transformer中。...这样将时间维度和空间维度分拆开,相比原来直接多变量融合到一起输入模型,更清晰的独立建模了每个变量的时序信息和多个变量的空间交互信息。

2.1K31

zabbix3.4新功能--使用宏变量来管理时间

zabbix3.4新功能(二) 使用宏变量来管理时间段 ?...前言 宏变量在zabbix系统中被广泛使用,在zabbix 3.4中宏变量又有哪些新增场景可以使用: 1、 历史数据与趋势数据保存间隔时间 2、 item更新间隔时间与存储时间 3、 Low-Level...类似的,我们也可以分别定义每个item的历史和趋势存储时间。 这些更新并不总是必要的,因此可以使用宏变量管理item更新时间、存储时间。 ?...这些变量可以设置的全局变量中,当然如果有需要也可以设置模板宏或者主机宏。 ? 一般来说,对于更新的时间间隔,你可以预设好一个全局宏集,然后你根据监控设备的重要性设置不同的时间间隔,例如: ?...应用在Actions中 Marco变量还可以使用在Actions的操作中,配置全局宏同样可以使用在Actions的操作轮询时间中: ? 应用在告警媒介中 宏变量在告警媒介中的使用: ?

1.1K20

教你搭建多变量时间序列预测模型LSTM(附代码、数据集)

长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题,这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...诸如长短期记忆(LSTM)循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处,因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。...通过本教程,你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后,你将学会: 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...总结 在本教程中,您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。

12.8K71
领券