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基于机器学习的供应链管理行程时间预测

arXiv cs.LG ↗ · 2026-10-02 缓存

本文基于一篇博士论文，探讨利用机器学习和深度学习方法（包括1D-CNN）预测复杂多式联运供应链中货运行程时间，旨在改进物流规划、提高ETA准确性并优化交货周期管理。

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