Improving demand forecasting for customers with missing downstream data in intermittent demand supply chains with supervised multivariate clustering

Corey Ducharme, Bruno Agard et Martin Trépanier

Article de revue (2024)

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Renseignements supplémentaires:	Groupe de recherche: Laboratoire en Intelligence des Données
Département:	Département de mathématiques et de génie industriel
Centre de recherche:	Autre CIRRELT - Centre interuniversitaire de recherche sur les réseaux d'entreprise, la logistique et le transport
URL de PolyPublie:	https://publications.polymtl.ca/57794/
Titre de la revue:	Journal of Forecasting
Maison d'édition:	Wiley
DOI:	10.1002/for.3095
URL officielle:	https://doi.org/10.1002/for.3095
Date du dépôt:	28 mars 2024 15:20
Dernière modification:	05 avr. 2024 12:05

Citer en APA 7:	Ducharme, C., Agard, B., & Trépanier, M. (2024). Improving demand forecasting for customers with missing downstream data in intermittent demand supply chains with supervised multivariate clustering. Journal of Forecasting, 3095 (21 pages). https://doi.org/10.1002/for.3095
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