Artificial Intelligence Powered Transformation in Supply Chain : A comparative study between Traditional model (ARIMA) and Neural Networks (Long Short Term Memory) approach for Time Series Demand Forecasting

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Link zu diesem Datensatz	https://d-nb.info/1361122412
Titel	Artificial Intelligence Powered Transformation in Supply Chain : A comparative study between Traditional model (ARIMA) and Neural Networks (Long Short Term Memory) approach for Time Series Demand Forecasting / Nitin Khajuria ; Rainer Lasch, Marcel André Hoffmann
Person(en)	Khajuria, Nitin (Verfasser) Lasch, Rainer (Akademischer Betreuer) Hoffmann, Marcel André (Akademischer Betreuer)
Verlag	Dresden : Dresden International University
Zeitliche Einordnung	Erscheinungsdatum: 2025
Umfang/Format	Online-Ressource
Hochschulschrift	Masterarbeit, Dresden, Dresden International University
Persistent Identifier	URN: urn:nbn:de:bsz:14-qucosa2-960227
URL	(kostenfrei zugänglich)
Sprache(n)	Englisch (eng)
DDC-Notation	658.5 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation)
Sachgruppe(n)	650 Management

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