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空调企业碳减排技术投资需求的库存动态优化研究——基于LSTM神经网络模型

陈帅  杨荔英  张淼  
【摘要】:本文基于长短期记忆(LSTM)神经网络模型,在碳减排技术投资需求下,研究了空调企业库存动态优化,以格力、美的和海尔空调为对象,利用Adam优化算法对空调企业销售量和生产量进行预测,计算空调产销率,通过库存增长率、库存周转率和库存周转天数,预测空调企业碳减排技术投资需求。结果表明:由于碳减排技术投资需求,2014年3月至2018年3月空调企业去库存取得一定效果,但是仍存在剩余库存,产销率预测值为99.71%,其中格力空调和美的空调去库存效果明显,海尔空调仍存在剩余库存。因此,空调企业应通过优化库存策略,降低库存增长率,缩短库存周转率和周转时间,形成碳减排技术投资需求,实现去库存的目标。

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