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本发明公开了一种融合机器学习和时间序列的需求预测方法，涉及基于机器学习的数据驱动决策技术领域。具体步骤为：提取物料的属性特征和预测特征、需求数据，构建预测数据集；根据所述物料属性特征构建物料簇，并借助物料簇的数据对各物料进行特征选择，得到重...
该专利属于浙江大学所有，仅供学习研究参考，未经过浙江大学授权不得商用。

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