Phorecaster365：用于混合药品销售预测和规划决策支持的人工监督参考架构

arXiv cs.CL 论文
pharmaceutical-forecasting reference-architecture machine-learning human-supervision uncertainty-assessment ensemble-modeling decision-support

摘要

Phorecaster365 提出了一种用于药品销售预测的人工监督参考架构，该架构集成了数据摄入、建模和治理，并带有验证框架，尽管它并未确立实际世界的准确性。

arXiv:2609.13907v1 公告类型：新 摘要：药品销售预测为产品、地区和分销渠道的规划提供信息，然而它们的解释取决于库存可用性、交易语义、产品生命周期以及每个预测发布时可用的信息。仅模型预测无法保留这些条件或确立预测是否适合运营使用。我们提出 Phorecaster365，一种人工监督参考架构，将企业资源规划数据连接到可审查的药品销售预测。该架构分离源数据摄入、产品-地区序列构建、时间有效特征生成、统计和机器学习建模、集成形成、不确定性评估、规划者审查和生命周期治理。其中间表示的核心是预测上下文包，保留源快照、预测目标、时间截止点、可用协变量、数据质量状态和层级版本。相应的预测证据包将预测与模型和校准版本、异常、人工调整和发布历史链接起来。通过在 30 个产品-地区序列上的 10,950 条每日记录合成面板的开发经验，为设计提供信息。历史实验摘要仅作为开发的描述性证据保留，因为它们的评估不建立独立的预测有效性。我们指定了滚动起源评估协议、基线和消融要求、不确定性和稳健性评估，以及从合成测试到治理规划使用的分阶段途径。贡献是一个实现中立的系统设计和验证框架；该报告未确立实际世界的预测准确性、比较优势或运营效益。
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缓存时间: 2026/09/15 08:46 

# Phorecaster365：混合药物销售预测与规划决策支持的人工监督参考架构
来源：https://arxiv.org/abs/2609.13907  
查看PDF（https://arxiv.org/pdf/2609.13907）

> 摘要：药物销售预测为跨产品、区域及分销渠道的规划提供信息支持，但其解读依赖于库存可用性、交易语义、产品生命周期以及预测发布时可获取的信息。单纯的模型预测既无法保留这些条件，也无法确立预测是否适用于实际操作。我们提出Phorecaster365——一种人工监督的参考架构，将企业资源规划数据与可审查的药物销售预测相关联。该架构分离了源数据摄入、产品-区域序列构建、时态有效的特征生成、统计与机器学习建模、集成构建、不确定性评估、规划人员审核及生命周期治理等模块。其核心中间表示是"预测上下文包"，它保存了源数据快照、预测目标、时间截止点、可用协变量、数据质量状态及层级版本。对应的"预测证据包"则将预测结果与模型及校准版本、异常情况、人工调整和发布历史相关联。我们在一个由30个产品-区域序列、10,950条日记录组成的合成面板数据上获得的开发经验为设计提供了参考。历史实验摘要仅作为开发过程的描述性证据保留，因其评估并未建立独立的预测有效性。我们规定了滚动起源评估协议、基线与消融要求、不确定性与鲁棒性评估，以及从合成测试到受控规划应用的分阶段路径。本研究的贡献在于提出了一个与实现无关的系统设计与验证框架；本报告并未确立实际预测精度、比较优势或操作效益。

## 提交历史

来自：Houman Kazemzadeh 药学博士 \[查看邮件（https://arxiv.org/show-email/5b248b20/2609.13907）\] **\[v1\]**2026年9月12日 星期六 12:31:17 UTC（802 KB）

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