深度学习在供应链管理中的应用：利用迁移学习改进间歇时间序列的深度学习需求预测基准模型

该研究中使用的深度学习基准模型是长短期记忆网络（LSTM）模型。以下是LSTM模型的Python代码实现：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测未来值
future_values = model.predict(future_X)

在上面的代码中，我们首先读取数据并进行预处理。然后，我们创建一个LSTM模型，该模型具有两个LSTM层和一个密集层。我们使用adam优化器和均方误差损失来编译模型，并对模型进行训练。最后，我们使用模型来预测未来值。