Reistijdvoorspelling in supplychainmanagement met machine learning

4. arXiv:2609.38197v1 Aankondigingstype: nieuw Abstract: Het voorspellen van financiële tijdreeksen moet prijsdynamiek over heterogene activa vastleggen en tegelijkertijd nieuws verwerken dat op het moment van voorspellen beschikbaar is. We introduceren DualCast, een framework met twee paden dat een bevroren taalmodel uitbreidt met een discrete financiële woordenschat. Elk log-return-segment wordt weergegeven door een aangeleerd samenvattings-token en drie residuele vorm-tokens, waardoor lokale drift en volatiliteit behouden blijven terwijl vormpatronen over activa heen kunnen worden gedeeld