Algorithmen und Modelle für die Rohstoffbestandsprognose mit PHP

PHP-Algorithmen und -Modelle für die Prognose von Warenbeständen

1. Einführung
   Die Prognose von Warenbeständen bezieht sich auf die Vorhersage der Verkaufs- und Lagerbestände von Waren mithilfe von Algorithmen und Modellen, sodass Supply-Chain-Manager entsprechende Entscheidungen treffen können, z. B. Einkaufsplanung und Bestandsanpassungen. Im tatsächlichen Geschäftsleben ist eine genaue Prognose des Warenbestands von großer Bedeutung, um den effizienten Betrieb der Lieferkette sicherzustellen und Kosten zu sparen. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von PHP Algorithmen und Modelle zur Warenbestandsprognose basierend auf historischen Verkaufsdaten implementieren.
2. Datenvorbereitung
   Zuerst müssen Sie historische Verkaufsdaten als Trainingssatz für das Modell vorbereiten. Die Daten umfassen die Verkaufsmenge jedes Produkts und das entsprechende Datum. Daten können aus einer Datenbank bezogen oder aus einer CSV-Datei importiert werden. In diesem Artikel importieren wir Daten aus einer CSV-Datei.
3. Datenvorverarbeitung
   Vor der Datenvorhersage müssen die Daten vorverarbeitet werden. Zunächst muss das Datum in einen Zeitstempel umgewandelt werden, um spätere Berechnungen zu erleichtern. Zweitens muss die Verkaufsmenge normalisiert werden, damit die Verkaufsmenge verschiedener Waren verglichen und analysiert werden kann. Sie können den folgenden Code verwenden, um die Daten vorzuverarbeiten:

// 读取CSV文件
$data = array_map('str_getcsv', file('sales_data.csv'));

// 定义数组来存储预处理后的数据
$normalizedData = array();

// 对数据进行预处理
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

    // 归一化处理
    $normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);

    $normalizedData[] = array($date, $normalizedQuantity);
}

4. Modelltraining
   Nachdem die Datenvorverarbeitung abgeschlossen ist, müssen Sie historische Daten verwenden, um das Modell zu trainieren. In diesem Artikel wird als Beispiel ein einfaches lineares Regressionsmodell verwendet. Das Ziel des linearen Regressionsmodells besteht darin, den Zielwert anhand bekannter Merkmalswerte vorherzusagen. In diesem Artikel bezieht sich der Merkmalswert auf das Datum und der Zielwert auf die Verkaufsmenge. Sie können den folgenden Code verwenden, um ein lineares Regressionsmodell zu trainieren:

// 分离特征值和目标值
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// 使用线性回归模型
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

5. Bestandsvorhersage
   Nach Abschluss des Modelltrainings können Sie das Modell verwenden, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen, um den Lagerbedarf des Produkts zu ermitteln. Sie können den folgenden Code verwenden, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen:

// 设置预测的时间范围
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// 预测销售数量
$predictedQuantities = array();

// 对每个日期进行预测
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

    // 还原归一化处理
    $quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;

    $predictedQuantities[] = array(date('Y-m-d', $date), $quantity);
}

6. Ergebnisanzeige und -analyse
   Abschließend kann die prognostizierte Verkaufsmenge angezeigt und analysiert werden, um Supply Chain Managern die Entscheidungsfindung zu erleichtern. Die prognostizierte Verkaufsmenge kann als Kurvendiagramm dargestellt oder Indikatoren wie der Gesamtumsatz pro Monat berechnet werden. Sie können den folgenden Code verwenden, um die Vorhersageergebnisse anzuzeigen:

// 绘制曲线图或者计算销售总量等指标
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . "：" . $row[1] . "</br>";
}

Durch die oben genannten Schritte können wir PHP verwenden, um Algorithmen und Modelle zur Warenbestandsvorhersage basierend auf historischen Verkaufsdaten zu implementieren. Auf diese Weise kann der Warenbestandsbedarf genauer vorhergesagt werden, sodass Beschaffungspläne und Bestandsanpassungen sinnvoll gestaltet, die Effizienz des Lieferkettenmanagements verbessert und Kosten eingespart werden können. Um den Lagerbedarf besser vorherzusagen, können natürlich auch komplexere Modelle und Algorithmen verwendet oder mit anderen Faktoren wie Werbeaktivitäten, Wetterfaktoren usw. für eine prädiktive Analyse kombiniert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAlgorithmen und Modelle für die Rohstoffbestandsprognose mit PHP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!