PHP を使用した商品在庫予測のアルゴリズムとモデル

商品在庫予測を実装するための PHP のアルゴリズムとモデル

1. はじめに
   商品在庫予測とは、アルゴリズムと商品を通じて商品の売上高を予測することを指します。在庫レベルにより、サプライ チェーン管理者は購入計画や在庫調整などの適切な決定を行うことができます。実際のビジネスにおいては、商品在庫の正確な予測は、サプライチェーンの効率的な運用を確保し、コストを節約するために非常に重要です。この記事では、PHP を使用して過去の販売データに基づいた商品在庫予測アルゴリズムとモデルを実装する方法を紹介します。
2. データの準備
   まず、各製品の販売数量と対応する日付を含む過去の販売データをモデルのトレーニング セットとして準備する必要があります。データはデータベースから取得することも、CSV ファイルからインポートすることもできます。この記事では、CSV ファイルからデータをインポートします。
3. データの前処理
   データを予測する前に、データを前処理する必要があります。まず、後続の計算を容易にするために、日付をタイムスタンプに変換する必要があります。第二に、さまざまな商品の販売数量を比較および分析できるように、販売数量を正規化する必要があります。次のコードを使用してデータを前処理できます。

// 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. モデル トレーニング
   データの前処理が完了したら、履歴データを使用してモデルをトレーニングする必要があります。この記事では、例として単純な線形回帰モデルを使用します。線形回帰モデルの目的は、既知の特徴量を使用して目標値を予測することです。この記事では、特徴量は日付を指し、目標値は販売数量を指します。次のコードを使用して、線形回帰モデルをトレーニングできます。

// 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. 在庫予測
   モデルのトレーニングが完了したら、モデルを使用して将来の売上を予測し、製品の在庫が必要です。次のコードを使用して、将来の売上を予測できます:

// 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. 結果の表示と分析
   最後に、サプライ チェーン マネージャーが意思決定できるように、予測販売数量を表示および分析できます。 。予測販売数量を曲線グラフにプロットしたり、月ごとの総販売数量などの指標を計算したりできます。次のコードを使用して予測結果を表示できます。

// 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>";
}

上記の手順により、PHP を使用して過去の販売データに基づいた商品在庫予測アルゴリズムとモデルを実装できます。これにより、商品の在庫需要をより正確に予測できるため、調達計画や在庫調整が合理的に行われ、サプライチェーン管理の効率が向上し、コストが削減されます。もちろん、在庫需要をより適切に予測するために、より複雑なモデルやアルゴリズムを使用したり、プロモーション活動や天候要因などの他の要因と組み合わせて予測分析を行ったりすることもできます。

以上がPHP を使用した商品在庫予測のアルゴリズムとモデルの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。