容量规划是确保系统在高流量下稳定运行的关键。通过排队论和资源建模识别瓶颈，进行需求预测，确保资源合理配置。全链路压测验证容量模型的准确性，避免资源浪费。合理的水位线管理和持续优化是提升系统可靠性的有效策略。

本研究解决了预测美国职位空缺和劳动周转调查数据的有效性问题。通过利用长短期记忆模型（LSTM），本研究展示了其在捕捉经济数据复杂时间依赖性方面的优势，超越了传统自回归方法的表现。这一发现为政策制定者和相关利益方提供了有价值的数据驱动的劳动力市场策略指导。

本研究探讨了人工智能在物流管理中的应用，重点关注需求预测、路径优化和燃料效率。结果表明，AI模型显著提高了物流效率，降低了碳排放，并增强了供应链的弹性。

本研究提出了LLMForecaster，一种新型预测后处理器，旨在提升时间序列预测模型对非结构化文本数据的利用。通过微调大型语言模型，该方法有效整合语义、上下文和历史数据，显著提高节假日产品需求预测的准确性。

本研究提出了一种基于注意力的电动车充电需求预测方法（AHMDF），有效解决了传统模型在捕捉空间关系和时间特征方面的不足。该方法结合地理聚类超图和多变量门控变换器，考虑了静态和动态影响，实验结果表明其在多个数据集上优于其他模型，突显了动态影响在城市区域预测中的重要性。

在全球经济中，人工智能正在通过模拟、预测和优化操作，改变供应链管理。AI在需求预测、库存优化、物流和供应商管理中发挥重要作用，能分析大量数据，帮助企业降低成本，提高客户满意度。未来，AI将与自动驾驶、无人机和物联网结合，推动供应链自动化和透明化。

本研究提出了一种基于图卷积神经网络的模型，用于预测自行车共享系统中车站的小时需求。通过对多种数据的分析，该模型在纽约市的测试中表现最佳，显著提高了需求预测的准确性，为交通规划提供了有效支持。

本文提出了一种多视图学习框架和强化学习模型，以优化电动汽车充电站的需求预测和管理。通过真实数据分析，研究了充电需求协调、用户满意度和成本优化，并提出新算法以提高充电效率和用户体验。

本研究解决了传统交通需求预测中未能充分考虑多种区域特征的问题。我们提出了一种新颖的时空多特征感知图卷积递归网络（ST-MFGCRN），通过关注多种区域特征来提升时空理解能力。实验结果表明，该模型在两个真实世界的交通数据集上超越了现有的最先进模型，提升效果分别达到7%和8%。

本文探讨了深度学习和机器学习在需求预测中的应用，特别是在零售和航空行业。研究结合时间序列数据与宏观经济变量，开发多种模型以提高预测准确性。结果表明，深度学习技术在处理复杂数据时表现优越，有效提升了预测性能，优化了供应链和财务表现。

本文介绍了一种框架，用于评估合成零售数据的保真度、实用性和隐私性。通过差分隐私技术，确保数据安全且相似，验证了合成数据在需求预测和动态定价中的有效性，推动了零售数据科学的发展。

通过深度学习构建融合多通道数据的网络（MCDFN），提高需求预测准确性并实现可解释性，优于其他七个深度学习模型，适用于供应链管理系统且为未来研究提供方向。

本研究探讨了动态生成模型在视频数据中的应用，提出了基于变换的网络架构和Rough Transformer，以提高长程依赖建模的效率。研究表明，Rough Transformer在时间序列任务中优于传统模型，且计算成本显著降低。此外，AMLNet和GAT-GAN在需求预测和长时间序列生成中也表现出色。

本文研究了机器学习在新西兰奥克兰急诊诊所预测患者需求的应用，结果表明集成方法能提高需求估算的准确性。使用N-BEATS和LightGBM模型预测急诊床位占用情况，优于传统模型。同时，研究探讨了LSTM模型在患者再入院风险预测中的有效性，强调历史数据的重要性，为医疗系统带来显著经济效益。