供应链优化：供应链风险管理_（23）.供应链风险管理的未来趋势.docx
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供应链风险管理的未来趋势
人工智能在供应链风险管理中的应用
1.预测分析
预测分析是供应链风险管理的关键组成部分，通过利用历史数据和先进的算法，可以预测未来的供需变化、市场趋势、价格波动等。人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，为预测分析提供了强大的工具。
1.1机器学习模型
机器学习模型可以通过大量历史数据学习模式，从而预测未来事件。常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。在供应链风险管理中，这些模型可以用来预测需求量、库存水平、运输时间等。
例子：使用线性回归模型预测需求量
假设我们有一个历史数据集，包含过去几年的销售数
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