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智能物流：库存管理_（17）.智能物流案例分析.docx

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    智能物流案例分析

    1.智能库存预测

    1.1基于时间序列的库存预测

    在智能物流中，库存预测是一个非常重要的环节。准确的库存预测可以帮助企业优化库存管理，减少过剩库存和缺货风险，从而提高运营效率和客户满意度。时间序列分析是一种常用的方法，用于预测未来的时间点上的库存需求。这种方法通过分析历史数据中的时间模式和趋势，来预测未来的库存需求。

    1.2使用ARIMA模型进行库存预测

    ARIMA（自回归整合移动平均模型）是时间序列分析中的一种经典模型。ARIMA模型通过捕捉时间序列中的自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）成分，来预测未来的库存需求。ARI

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