准确的食品需求预测在优化供应链运营、减少浪费和确保易腐货物的有效保质期管理方面发挥着关键作用。其应用范围从零售库存管理到大规模食品分销,使企业能够维持面包、黄油和其他易腐货物等产品的最佳库存。通过预测需求波动,组织可以更好地协调生产计划,减少库存过剩和库存不足问题,并将财务损失降至最低。有效的预测还可以通过减少食品浪费和通过提高产品可用性来提高消费者满意度,从而支持可持续发展。传统需求预测系统通常依赖于手动方法或静态统计方法,这些方法无法适应动态市场条件和复杂的时间序列数据。尤其是手动方法容易出现人为错误、延误和效率低下,使其不适合供应链中的高风险决策。此外,这些方法难以考虑多种影响因素,例如季节性、市场趋势和外部干扰,导致需求预测不准确和保质期管理不佳。为了解决这些限制,本文提出使用一种名为非线性自回归外生神经网络 (NARXNN) 的新算法进行食品需求预测。NARXNN 是一种循环动态网络,其特点是包含多个层的反馈连接,使其能够有效地处理复杂且非线性的时间序列数据。NARXNN 源自线性 ARX 模型,利用外生输入来增强其预测能力。通过将 NARXNN 应用于面包和黄油等供应链产品,该模型展示了其优化需求预测、改善库存管理和减少浪费的潜力,从而为食品行业的保质期管理树立了新标准。
简介 通过传统途径进行隐藏通信的技术称为隐写术。隐写术有时也称为“隐藏文字”,源于希腊语。隐写术是一种在其他媒体(图片、视频和音频通信)中保留隐藏通信的方法。在当前情况下,由于人们经常通过各种互联网通信应用程序交换数字图像或通过电子邮件传输数字图像,因此隐写术系统使用音频、视频、照片等多媒体项目作为掩护媒介。隐写术是一种通常指将相同的秘密信息隐藏在掩护对象中而不改变秘密信息结构的技术。隐写术使用两种不同的材料:信息和载体。载体是包含信息的物质,而信息是必须隐藏的机密信息。
(a) 和 (b) 截至目前,自启动 PM Surya Ghar:Muft Bijli Yojana 计划以来,共有 5,10,276 个个人住宅家庭和 3,459 个住宅福利协会 (RWA) 安装了太阳能屋顶,惠及 6,34,442 个家庭。自启动 PM Surya Ghar:Muft Bijli Yojana 计划以来,已增加 1992.50 MW 的太阳能屋顶安装容量。 (c) 过去三年和今年逐年增加的太阳能容量详情如下:-
Xiang Liu 1,9 , Gui-Liang Xu 1,9 *, Venkata Surya Chaitanya Kolluru 2,3 , Chen, Zhao 1 , Qingtian Li 4 ,
上学假期对于Bhoomi和Surya来说总是很有趣。这个假期,他们拜访了他们的Ajji(祖母)。ajji住在西高止山脉森林边缘的一个村庄中。村庄的空气比城市新鲜和凉爽。他们可以看到美丽的山丘,溪流以及周围许多有趣的植物,动物和鸟类。一个下午,Bhoomi和Surya要求Ajji告诉他们更多有关这个地方的信息。ajji说:“孩子们,你知道这个地方有多种大自然的宝藏可以丰富我们的生活吗?纯净的空气令人耳目一新,土壤是如此肥沃,以支持各种生物。此外,这个地方得到了很多阳光,这在许多方面都有用。不同的树木为包括各种鸟类和昆虫在内的动物提供食物和庇护所。您能想到更多的自然宝藏吗?”