Algorithmes et modèles pour la prévision des stocks de matières premières à l'aide de PHP

Algorithmes et modèles PHP pour la prévision des stocks de matières premières

1. Introduction
   La prévision des stocks de matières premières fait référence à la prévision des ventes et des niveaux de stocks de matières premières à l'aide d'algorithmes et de modèles, afin que les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement puissent prendre les décisions correspondantes, telles que la planification des achats et ajustements des stocks. Dans les affaires réelles, une prévision précise des stocks de matières premières est d'une grande importance pour garantir le fonctionnement efficace de la chaîne d'approvisionnement et réduire les coûts. Cet article explique comment utiliser PHP pour mettre en œuvre des algorithmes et des modèles de prévision des stocks de matières premières basés sur des données de ventes historiques.
2. Préparation des données
   Tout d'abord, vous devez préparer les données de ventes historiques en tant qu'ensemble de formation pour le modèle. Les données incluent la quantité vendue de chaque produit et la date correspondante. Les données peuvent être obtenues à partir d'une base de données ou importées à partir d'un fichier CSV. Dans cet article, nous importerons des données à partir d'un fichier CSV.
3. Prétraitement des données
   Avant la prédiction des données, les données doivent être prétraitées. Tout d’abord, la date doit être convertie en horodatage pour faciliter les calculs ultérieurs. Deuxièmement, le volume des ventes doit être normalisé afin que le volume des ventes de différents produits puisse être comparé et analysé. Vous pouvez utiliser le code suivant pour prétraiter les données :

// 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. Formation du modèle
   Une fois le prétraitement des données terminé, vous devez utiliser les données historiques pour entraîner le modèle. Cet article utilise un modèle de régression linéaire simple comme exemple. L'objectif du modèle de régression linéaire est de prédire la valeur cible grâce aux valeurs de caractéristiques connues. Dans cet article, la valeur de caractéristique fait référence à la date et la valeur cible fait référence à la quantité de ventes. Vous pouvez utiliser le code suivant pour entraîner un modèle de régression linéaire :

// 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. Prédiction de l'inventaire
   Une fois la formation du modèle terminée, le modèle peut être utilisé pour prédire les ventes futures afin d'obtenir la demande d'inventaire du produit. Vous pouvez utiliser le code suivant pour prédire les ventes à l'avenir :

// 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. Affichage et analyse des résultats
   Enfin, la quantité de ventes prévue peut être affichée et analysée pour faciliter la prise de décision des responsables de la chaîne d'approvisionnement. La quantité de ventes prévue peut être tracée sous forme de graphique courbe ou des indicateurs tels que le volume total des ventes par mois peuvent être calculés. Vous pouvez utiliser le code suivant pour afficher les résultats de la prédiction :

// 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>";
}

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser PHP pour implémenter des algorithmes et des modèles de prévision des stocks de matières premières basés sur les données de ventes historiques. De cette manière, la demande de stocks de marchandises peut être prédite avec plus de précision, de sorte que les plans d'approvisionnement et les ajustements des stocks puissent être raisonnablement organisés, l'efficacité de la gestion de la chaîne d'approvisionnement puisse être améliorée et les coûts peuvent être réduits. Bien entendu, afin de mieux prévoir la demande de stocks, des modèles et des algorithmes plus complexes peuvent également être utilisés, ou combinés avec d'autres facteurs, tels que les activités promotionnelles, les facteurs météorologiques, etc., pour une analyse prédictive.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!