库存优化与需求预测：AI 模型应用 – 让你的仓库不再哭泣 各位看官，大家好！今天咱们来聊聊一个既烧脑又刺激的话题：库存优化与需求预测，再给它加点AI的佐料，保证让你大呼过瘾！ 想象一下，你是一家电商公司的老板，每天最头疼的事情莫过于仓库里堆积如山的商品。卖不出去吧，占地方，还贬值；卖断货吧，客户抱怨，订单流失。这库存管理，简直就像走钢丝，一不小心就摔个狗啃泥。 别担心，救星来了！AI模型，就是那个能让你在库存这根钢丝上跳出优美舞姿的秘密武器。 一、需求预测：预知未来，方能决胜千里 需求预测，顾名思义，就是预测未来一段时间内，你的商品能卖多少。预测得准，库存就能控制得好；预测得不准，那就只能对着仓库里的存货欲哭无泪了。 传统的预测方法，比如时间序列分析（ARIMA、指数平滑等），虽然简单易懂，但在面对复杂多变的市场环境时，往往显得力不从心。AI模型，特别是机器学习和深度学习模型，则能更好地捕捉数据中的非线性关系和复杂模式，从而提高预测的准确性。 1. 机器学习模型：入门级选手，性价比之选 机器学习模型，比如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等，都是需求预测的常 …