基于TCN和LightGBM的供应商主动维护客户构成模型

本文介绍了一种基于TCN和LightGBM的供应商主动维护客户构成模型，旨在解决传统的被动响应式服务无法满足当今竞争激烈市场需求的问题。该模型结合了时间序列分析和机器学习技术，使用TCN捕捉客户订单数据的时间依赖性，同时利用LightGBM学习非时序的复杂关系特征，以快速捕捉市场变化并提高服务体验，让客户既不断货，也不积压，实现“响应性服务”向“感知响应性主动服务”转变。本文的贡献在于提出了一种高效的供应商维护客户构成模型，具有较强的适应性和预测准确性。该模型的应用可以有效地提高供应商的竞争力，满足市场的需求。

随着经济全球化和科技物流的迅速发展，现代企业供应链的科学有效管理已经离不开信息技术的支持。传统的按订单组织货源的供应模式存在一些问题，如库存过高、需求预测不准确、协调成本高、反应速度慢等，这些问题都严重影响了供应链的运作效率和企业的盈利能力。为了解决这些问题，企业需要主动维护客户模型，对客户需求进行精准预测，从而帮助供应商作出正确决策，提高供应链的运作效率和企业的盈利能力。

机器学习算法可以更好地处理非线性、非平稳、异方差等问题， 并且具有更高的灵活性和准确性[1]。

常用的模型有随机森林(Random Forest, RF) [2]，支持向量回归(Support Vector Regression, SVR) [3]，梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT) [4]等方式。Candelieri 等[5]采用并行优化模型对SVM 回归的超参数进行了优化， 并在用水需求量数据集上进行了短期预测。

Chen 等[6]提出了一种基于XGBoost的学习模型，其采用了多种优化技术，如特征列排序、缺失值处理、块压缩、直方图近似等，来加速模型的训练和预测，并且具有较好的泛化能力和鲁棒性。该模型被数据科学家广泛使用，并且具有高可扩展性，在众多领域取得了很好的成果。但是，XGBoost 仍然存在一些局限性，例如在处理大规模数据集时， 模型的训练和预测速度可能会受到限制。

为了解决这个问题， Ke 等[7]提出了LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)机器学习算法，主要是采用了一些与XGBoost 不同的优化技术，如直方图采样、基于梯度单边采样、特征并行和数据并行等，来提高模型的训练和预测速度，并且具有较高的精度和泛化能力。王华勇等[8]将LightGBM 算法应用于短期负荷预测，证明了该算法具有更高的计算效率以及计算精度。机器学习技术可以帮助企业提高销售预测的准确性和效率，从而更好地制定销售战略和决策[9]。

随着计算机计算能力的不断提高，深度学习模型能够自动地从大量的历史销售数据中学习到潜在的模式和趋势，并能够对未来的销售进行时序预测[10]。基于此，Hochreiter 等[11] 1997 年提出了RNN 的改进模型——长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络模型。LSTM 是一种循环神经网络，常用于处理序列数据，如自然语言处理、语音识别、动作识别以及时序预测等任务。尽管LSTM 在处理短序列方面表现出色，但在处理高维数据时可能会面临参数量过大的问题[12]。为了解决LSTM 长时间记忆