网站大量收购独家精品文档,联系QQ:2885784924

供应链优化:需求预测_(21).需求预测的必威体育精装版趋势和发展.docx

供应链优化:需求预测_(21).需求预测的必威体育精装版趋势和发展.docx

  1. 1、本文档共28页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

PAGE1

PAGE1

需求预测的必威体育精装版趋势和发展

1.人工智能在需求预测中的应用

随着技术的迅速发展,人工智能(AI)在供应链管理中的应用日益广泛,尤其是在需求预测领域。AI技术不仅能够处理大量的历史数据,还能够通过复杂的算法模型,提高预测的准确性和效率。本节将详细介绍AI在需求预测中的必威体育精装版应用和技术发展。

1.1机器学习模型

机器学习模型是AI在需求预测中最常用的技术之一。这些模型通过学习历史数据中的模式和趋势,能够对未来的市场需求进行准确预测。常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络等。

1.1.1线性回归

线性回归是一种基本的统计方法,用于建模因变量(如需求量)与一个或多个自变量(如时间、季节、促销活动等)之间的线性关系。在需求预测中,线性回归可以用来预测未来的销售量。

代码示例:使用Python进行线性回归预测

importpandasaspd

importnumpyasnp

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取历史销售数据

data=pd.read_csv(sales_data.csv)

data[date]=pd.to_datetime(data[date])

data.set_index(date,inplace=True)

#提取特征和目标变量

X=data[[month,promotion,price]].values

y=data[sales].values

#训练线性回归模型

model=LinearRegression()

model.fit(X,y)

#预测未来的需求

future_data=pd.DataFrame({

month:[10,11,12],

promotion:[1,0,1],

price:[100,110,95]

})

future_sales=model.predict(future_data)

#可视化结果

plt.figure(figsize=(10,6))

plt.plot(data.index,data[sales],label=HistoricalSales)

plt.plot(future_data.index,future_sales,label=PredictedSales,marker=o)

plt.xlabel(Date)

plt.ylabel(Sales)

plt.title(SalesPredictionusingLinearRegression)

plt.legend()

plt.show()

数据样例:sales_data.csv

date,month,promotion,price,sales

2022-01-01,1,0,100,1200

2022-02-01,2,1,95,1500

2022-03-01,3,0,105,1300

2022-04-01,4,1,110,1600

2022-05-01,5,0,115,1400

2022-06-01,6,1,120,1700

2022-07-01,7,0,125,1500

2022-08-01,8,1,130,1800

2022-09-01,9,0,135,1600

1.1.2决策树和随机森林

决策树是一种树形结构的模型,通过一系列的规则来预测目标变量。随机森林则是决策树的集成方法,通过多个决策树的预测结果来提高模型的准确性和鲁棒性。在需求预测中,这些模型可以用来处理复杂的非线性关系和多变量交互。

代码示例:使用Python进行随机森林预测

importpandasaspd

fromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

fromsklearn.metricsimportmean_squared_error

importmatplotlib.pyplotasplt

#读取历史销售数据

data=pd.read_csv(sales_data.csv)

data[date]=pd.to_datetime(data[date])

data.set_index(date,inplace=T

您可能关注的文档

文档评论(0)

kkzhujl + 关注
实名认证
内容提供者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档