智能预测技术在供应链需求计划中的应用

摘要

为解决供应链需求计划所面临的需求波动剧烈、数据异构性强及预测准确性差等问题，本文提出一种基于智能预测的需求计划优化方法。该方法融合多源异构数据，结合深度学习与时间序列分析挖掘非线性需求特征，并引入强化学习实时预测更新与滚动优化，以此构建“特征感知-模型预测-反馈调整”的闭环预测机制。实验结果表明，所提方法能够提升需求预测的准确性和灵活性，减少预测误差对实际运营的影响，增强需求计划对不确定环境的适应能力。本研究可为供应链需求计划智能化升级提供可行思路与理论参考。

关键词

智能预测 / 供应链需求计划 / 深度学习 / 注意力机制