自研深度学习时序预测算法--Falcon Falcon是什么 算法： • 多block叠加的残差链接主干网络，类似n-beats （右图）结构，实现时序成份分解 • 丰富的block库捕捉时序的各种成份（趋势、周期/季节、脉冲、节假日、其他数值特征），个性化按需 组装 • 参数规模：数千；训练时间：几小时 框架： • 一套相对通用的算法框架，方便算法研发&验证&沉淀（时序对齐、采样，类别变量embedding，多种训 预测算法研发路线 电商供应链场景的难点&挑战 - 营销活动多变，玩法不断推陈出新 - 新品、换代、清滞等人工决策 - 季节性 + 地域差异 - 商品替代性&关联性 - 供给侧影响：censored demand 核心能力：新零售细分场景与解决方案 • 基于细分新零售场景（促销、替代品、季节品、新品）设计算法方案 促销品 针对直播场景，构建直播预测算 法，预测by仓销量、单量、GMV， 准确率60+%，支持直播供应链计 划产品 替代品 根据消费者点击行为序列，构建 商品替代关系embedding 插入Falcon算法，预测准确率 （MAPE）提升4% 季节品 通过算法拆解趋势、活动影响， 提取季节性指数 通过data augmentation（淘系 类目）获取更稳定的季节性信息 业务痛点： • 促前：单量低需要少，人力闲置 • 促后：单量过高，需要大量临时人力，成本飚高，发货时效慢 业务效果： •

未 来 趋 势 区 域 分 布 城 市 排 名 销量预测 - 业务特征分析 业务分析： 2/8 原则——对商家畅销 SKU 分析，作为预测对象 特征提取： 从多源数据提取特征，如关联商品、季节性、节假日、 促销、天气等 销量预测 - 算法模型 Holt-Winters ARIMA Random Forest GBD T SVM RNN 递归神经网络 LSTM 长短期记忆

年光伏市场分析及未来五年预测、券商报告 2019-2027 年全球逐步实现平价， 2025 年起达到 400GW/ 年的增装机量 我们对光伏行业的主要特性进行了研究，并发现存在周期性、季节性、地 域性、规模性的主要特征 为应对 周期性 季节性 供应链要求： 通过专业化生产，精细化管理的方式，对供应链资源整合、提高生产优势，以全产业链模式降低成本，增加产出，达到 规模效应，降低投资风险 地域性 规模性 太阳能光伏行业发展仍主要依赖于政府补贴政 策的推动。因此，太阳能光伏市场的景气程度 受各国产业政策扶持力度的影响较 • 受国家光伏发电标杠电价政策调整时点的影响， 光伏行业表现出一定的季节性； • 需求也存在较大的季节性特征，每年 Q2 与 Q3 是需求旺盛期，而 Q3 与 Q4 则是需求（ 4- 太阳能光伏行业发展仍主要依赖于政府补贴政 策的推动。因此，太阳能光伏市场的景气程度 受各国产业政策扶持力度的影响较

球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 异常检测 方法五：基于Holt-Winters预测 三次指数滑动平均算法，它将时间序列数据分为三部分：残差数据a(t)，趋势性数据b(t)，季节性数据s(t)。使用Holt-Winters预测 t时刻数据，需要t时刻前包含多个周期的历史数据。相关链接：Exponential smoothing、Holt-Winters seasonal method。

rights reserved. 不同客户细分的 E2E 供应链可改善客户成果并提高供应链敏捷性 保险费 后勤学 最小交货额 服务（中国） 共同供应商 溢价优惠 基本产品 直接的 输入 季节的 时尚 基本的 特 定 供 应 链 市场 虚拟的 分离 直接交货 钥匙 帐目 领域 帐目 精品店 单个的 商店 共同供应商 下游的 后勤学 上游的 后勤学 制造 钥匙 帐目 Group, Inc. All rights reserved. 大数据驱动的新一代精益：地理分析优化网络 描述 GPS 传感器为历史和实时数据的大数据分析、交通点和路线 的实际容量利用率（包括季节性和不规则因素）提供反馈 • 使用 GPS 和移动网络优化物流和服务 • 实时同步卡车定位、库存和容量 • 交付时间从 3 小时减少到 20 分钟，车队规模 减少 35% 好处和影响 • 联合仓库运营产生的规模效应 时薪 • 加班 • ... 一般的 制造业 • 供应商集中 • 供应商质量和交付 • 国内 / 国外供应商的确认日期 • LCC 采购 • 原材料 / 在制品 DOH 库存 • ... • 需求季节性 • 预报误差 • 可用性（服务级别） • 交付指标 • ... • IT 预算 • ... 供货人 管理 命令 履行 它 • 收集市场 / 客户数据的流程 • 产品开发过程中的信息交流和集成

5 各类参数和传 感器 告 警信息； 2 、对环境参数进行专业数据管理，提 供 数据分析和专家分析，提供量化打分； 3 、与楼层平面图结合，位置属性清晰，便 于 运维人员监视； 4 、结合季节因素，冬季、夏季、过渡季进 行 动态分析。 3.2.5 智慧园区物联网——废弃物监测 废水 废气 固体垃圾 超标预警 数据统计分析 节能减排 实时监测工厂生产过程中产生的以下种类的

系统的调峰压力及潜在的储能应用价值，分析新能源 发电在削峰填谷、平滑负荷等方面的贡献[3]。 3) 能耗分析。运用数据分析，揭示各区域、各时 段的能耗特征和规律，识别异常消耗、峰谷失衡、资源 浪费等问题，分析可能的影响因素（季节、昼夜、工作 日/周末/假日等），结合业务特性和外部环境因素，提 出针对性的节能措施、设备升级、负荷调控、需求响应 等优化策略。 4) 能源优化。针对各区域、各时段的电量特性， 提出差异化电价策略，如进一步拉大尖峰与谷时段的

表 燃 气 表 电 表 水 表 低碳智慧园区 - 能效管理（分析诊断） 专家诊断：大数据、 多维度、分析模型 运行管理诊断 • 建筑功能特点用能诊断 • 气候规律季节性用能诊断 • 非工作时间用能诊断 设备 / 平台设计诊断 • 设备 / 平台能耗指标诊断 • 照明插座 暖通空调 动力用电 特殊用电 专业设备 建立分项计量体系及分析方法

类等各 类农副产品提供更好的精深加工和仓储运输条件，显著增加农副产品 附加值；为农副产品提供冷链流通条件，减少农副产品物流环节的损 20 耗，提高现代农业运营效率。此外，还能解决农副产品季节生产与常 20 年消费的矛盾，确保城市供应；更重要的是，可以确保鲜活易腐农副 产品在流通过程中不污染、不变质，从根本上提高食品质量和营养水 平，杜绝食品安全隐患。因此，建设冷链物流系统对现代农业的各方 冷冻（藏） 运输以及冷冻（藏）销售四个部分，其主要流程如下图所示： 图 5-2 农产品冷链物流一般流程 近年来，由于农产品生产和收成具有明显的季节性，国内农产品 冷链物流设施缺乏，大部分农产品的储存和运输只能在常温下进行， 在丰收季节，农产品价格较低且腐蚀率较高，农户不得不低价甩卖， 大幅降低了农户的收益。为了保证本地粮食供给安全和提高农户生产 积极性，地方政府纷纷加大了农产品补贴力度，通过税收补贴、土地 堆、 土堆、在遇雨和遇风吹扬的情况下，将造成泥尘污染。施工方 案中， 要对这种影响加以考虑，保持车轮清洁，施工现场要配备专用 洒水设 备并专人负责洒水和清理浮土，在多风季节注意对裸露地表洒 水，在 易产生扬尘的季节，施工道路和场地应洒水降尘。实行保洁制 度，降 低飞尘影响，并用安全网将主体建筑物隔离开。 2 、施工噪声对周围的影响及对策 项目施工过程中，振动泵，打桩机，混凝土搅拌机等施工机械的

年的发展，我国农业结构调整取得显著成效，区域 和品种布局日益优化，使农产品流通呈现出了大规模、长距离、反 季节的特点，对农产品物流服务规模和效率提出了更高的要求。一 是随着农产品区域生产布局的细化，农业特色产区加快发展，生鲜 农产品的区域规模化产出，迫切需要加快发展农产品跨地区保鲜运 输；二是农产品反季节销售加快发展，急需进一步提高低温储藏保 鲜水平。从今后一段时期农业结构加快调整优化的需要看，加快发 损失就达到 1000 亿元 以上；同时，受到生鲜农产品集中上市后保鲜储运能力制约，农产 品“卖难”和价格季节性波动的矛盾突出，农民增产不增收的情况时有 发生。发展农产品冷链物流，既是减少农产品产后损失，间接节约 耕地等农业资源，促进农业可持续发展的重要举措，也是带动农产 品跨季节均衡销售，促进农民稳定增收的重要途径。 4、加快冷链物流发展是提高我国农产品国际竞争力的重要举 措。我国 内消费意识 已从“吃得饱”转变到“吃得好”、“吃得健康”，甚至有人要“吃得有价值 有地位”，因此对于食品倾向于高品质、健康及多样化的选择需求。 另一方面，因为农产品物流时间与空间要求高：农产品季节性生产、 全年消费，地域性生产、全国消费。这些对发展冷链物流提出了巨 大需求。 （一）菜篮子工程 吃的问题，关系到社会和谐问题，一直牵动着党和各级政府的心。 很多地市都投入巨资建设“菜篮子”工程。