PHP實現商品庫存預測：算法、模型與實戰指南

簡介

商品庫存預測是利用算法和模型來估算商品的銷售趨勢與庫存水平，從而幫助供應鏈管理者制定採購計劃和庫存調整策略。精準的庫存預測能夠有效提升供應鏈效率、降低成本。本文將詳細介紹如何使用PHP基於歷史銷售數據實現庫存預測。

數據準備

首先，需要收集歷史銷售數據作為模型訓練的基礎。數據應包括每個商品的銷售數量及對應日期。數據可從數據庫獲取，或通過CSV文件導入。本文示例中採用CSV文件進行數據導入。

數據預處理

在進行預測前，必須對數據進行清洗和預處理。日期需要轉換為時間戳以便計算，銷售數量需要歸一化，以便不同商品數據能夠統一分析。示例代碼如下：

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

// 定義數組來存儲預處理後的數據
$normalizedData = array();

// 對數據進行預處理
foreach ($data as $row) {
    $date = strtotime($row[0]);
    $quantity = $row[1];

    // 歸一化處理
    $normalizedQuantity = ($quantity - $min) / ($max - $min);

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

模型訓練

數據預處理完成後，需要使用歷史數據訓練模型。本文以線性回歸模型為示例，通過日期預測銷售數量。訓練示例代碼如下：

 // 分離特徵值和目標值
$dates = array_column($normalizedData, 0);
$quantities = array_column($normalizedData, 1);

// 使用線性回歸模型
$model = new LinearRegression();
$model->train($dates, $quantities);

庫存預測

模型訓練完成後，可以對未來銷售情況進行預測，從而確定商品庫存需求。示例代碼如下：

 // 設置預測的時間範圍
$startDate = strtotime('2022-01-01');
$endDate = strtotime('2022-12-31');

// 預測銷售數量
$predictedQuantities = array();

// 對每個日期進行預測
for ($date = $startDate; $date <= $endDate; $date += 86400) {
    $predictedQuantity = $model->predict($date);

    // 还原歸一化處理
    $quantity = $predictedQuantity * ($max - $min) + $min;

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

結果展示與分析

預測完成後，可對銷售數量進行展示和分析，輔助供應鏈決策。可繪製曲線圖，或統計每月銷售總量等指標。示例代碼如下：

 // 繪製曲線圖或者計算銷售總量等指標
foreach ($predictedQuantities as $row) {
    echo $row[0] . '：' . $row[1] . '</br>';
}

通過以上步驟，使用PHP即可實現基於歷史銷售數據的商品庫存預測。這樣可以更準確地預估庫存需求，合理安排採購和庫存調整，提高供應鏈管理效率，節約運營成本。同時，企業可結合更複雜的模型或其他影響因素（如促銷活動、季節性變化、天氣因素）進行更精準的預測分析。