26年WP信息管理与信息系统大模型微调下的电商生鲜物流时效预测7.51-AI6.74-约36645字符-全日制.pdf

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WHKJ大学本科毕业论文I摘要电商生鲜物流时效预测受地理跨度、环境波动及大促运力紧张等多源因素干扰，预测偏差易引发客诉增加与后端资源错配。传统机器学习模型依赖人工特征工程，难以解析非线性耦合关系且泛化能力有限。鉴于大语言模型在连续数值回归及消费级算力工业落地方面的探索尚不充分，本文引入参数高效微调技术以提升预测精度。具体而言，本文采用生成式大模型与 LoRA（低秩自适应）算法相结合的策略，对物流时效进行预估。本研究摒弃了传统的数值化编码方式，将物流的空间、时间、商品及环境等多维特征重构为自然语言提示指令，将连续回归任务转化为“生成式...

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