Algoritma dan model untuk ramalan inventori komoditi menggunakan PHP

. pelarasan inventori. Dalam perniagaan sebenar, ramalan inventori komoditi yang tepat adalah sangat penting untuk memastikan operasi rantaian bekalan yang cekap dan menjimatkan kos. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma dan model ramalan inventori komoditi berdasarkan data jualan sejarah.

Penyediaan data

Pertama, anda perlu menyediakan data jualan sejarah sebagai set latihan untuk model Data termasuk kuantiti jualan setiap produk dan tarikh yang sepadan. Data boleh diperolehi daripada pangkalan data atau diimport daripada fail CSV. Dalam artikel ini, kami akan mengimport data daripada fail CSV.

Prapemprosesan data

Sebelum ramalan data, data perlu dipraproses. Pertama, tarikh perlu ditukar kepada cap masa untuk memudahkan pengiraan seterusnya. Kedua, kuantiti jualan perlu dinormalkan supaya kuantiti jualan komoditi yang berbeza dapat dibandingkan dan dianalisis. Anda boleh menggunakan kod berikut untuk pramemproses data:
1. 
   

   // 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);
   }

2. Latihan model
   Selepas prapemprosesan data selesai, anda perlu menggunakan data sejarah untuk melatih model. Artikel ini menggunakan model regresi linear mudah sebagai contoh. Matlamat model regresi linear adalah untuk meramalkan nilai sasaran melalui nilai ciri yang diketahui Dalam artikel ini, nilai ciri merujuk kepada tarikh dan nilai sasaran merujuk kepada kuantiti jualan. Anda boleh menggunakan kod berikut untuk melatih model regresi linear:

3. // 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);

   
   
Ramalan inventori

Selepas latihan model selesai, model boleh digunakan untuk meramalkan jualan masa hadapan untuk mendapatkan permintaan inventori produk. Anda boleh menggunakan kod berikut untuk meramalkan jualan pada masa hadapan:

4. // 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);
   }

   
   
Paparan dan analisis hasil

Akhir sekali, kuantiti jualan yang diramalkan boleh dipaparkan dan dianalisis untuk memudahkan pengurus rantaian bekalan membuat keputusan. Kuantiti jualan yang diramalkan boleh diplotkan sebagai carta lengkung, atau penunjuk seperti jumlah volum jualan sebulan boleh dikira. Anda boleh menggunakan kod berikut untuk memaparkan keputusan ramalan:

5. // 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>";
   }

   
   Melalui langkah di atas, kami boleh menggunakan PHP untuk melaksanakan algoritma dan model ramalan inventori komoditi berdasarkan data jualan sejarah. Dengan cara ini, permintaan inventori barangan dapat diramalkan dengan lebih tepat, supaya pelan perolehan dan pelarasan inventori dapat diatur dengan munasabah, kecekapan pengurusan rantaian bekalan dapat dipertingkatkan, dan kos dapat dijimatkan. Sudah tentu, untuk meramalkan permintaan inventori dengan lebih baik, model dan algoritma yang lebih kompleks juga boleh digunakan, atau digabungkan dengan faktor lain, seperti aktiviti promosi, faktor cuaca, dsb., untuk analisis ramalan.

Atas ialah kandungan terperinci Algoritma dan model untuk ramalan inventori komoditi menggunakan PHP. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!