本发明要解决现有技术在直接使用现有的数据预测模型，预测快销产品短期供给需求过程中，耗时且准确率较低的问题，提出一种快速高效的分步预测方法来预测快销产品的销量和投放量。在销量的预测问题上，本发明采用了随机森林模型，主要因为随机森林具有以下优点：1、模型不易于过拟合，并且有较强地抗噪能力。2、能够处理很高维度(特征很多)的数据，并且不用做特征选择，数据集无需规范化。3、训练速度快。在投放量的预测问题上，本发明采用了ARIMA模型，该模型简单快速，只需要预测项的历史数据即可进行预测，不需要其他特征数据。

一种快销产品供给预测方法，步骤如下：步骤1：对历史数据进行数据预处理操作；步骤2：构建随机森林模型对销量数据进行预测；步骤3：构建ARIMA模型对投放量数据进行预测。本发明属于时间序列预测(Time Series Forecasting)领域，主要解决快销产品在长期生产销售过程中，难以准确预测短期(一般为一周)的销量，并给出准确市场投放量的供给问题。我们提出了一种新颖的、高效的、误差较低的快销产品供给预测方法，通过使用这种方法，能根据历史销售数据，给出对应时间的供给数据预测。

一种快销产品供给预测方法 的应用前景

一种快销产品供给预测方法具有广泛的应用前景，以下是一些可能的应用场景和优势：

企业运营：快销产品企业可以使用这种预测方法来优化生产计划、库存管理和供应链运作。准确的供给预测可以帮助企业避免缺货情况，减少库存积压，提高运营效率和客户满意度。

市场营销：通过预测市场需求，企业可以制定更有效的营销策略，例如促销活动的时间安排、新品推出的规划等。这有助于提高销售量和市场份额。

成本控制 精确的供给预测可以帮助企业更好地控制成本，包括采购成本、生产成本和物流成本。避免过度生产或不必要的库存持有成本。

供应链协同 预测方法可以与供应商共享，促进供应链各环节的协同合作。供应商可以根据预测来调整生产和供货计划，提高整个供应链的效率。

数据驱动决策 这种方法基于数据分析和模型预测，使企业能够更加科学地做出决策。通过不断收集和分析数据，企业可以不断改进预测模型，提高预测的准确性。

行业竞争力 拥有准确供给预测能力的企业在快销行业中更具竞争力，能够更好地满足市场需求，应对竞争对手的挑战。 然而，预测方法的实际应用效果取决于多个因素，如数据质量、模型的准确性和适应性、市场的不确定性等。此外，还需要结合实际情况进行验证和调整，以确保预测结果的可靠性和实用性。在应用预测方法时，企业应结合自身的业务特点和市场环境，制定合适的策略和决策。

浙江工业大学是东部沿海地区第一所省部共建高校、首批国家“高等学校创新能力提升计划”（2011计划）协同创新中心牵头高校和浙江省首批重点建设高校，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。学校坚持立德树人根本任务，以拔尖创新人才为引领、高级应用型人才为主体、复合型人才为特色，大力培养德智体美劳全面发展，富有家国情怀、国际视野、创新精神和实践能力的行业精英和领军人才。

本发明使用数据预处理后的部分数据建立随机森林模型和ARIMA模型进行短期供给数据预测，获得了比使用全部数据和单一模型进行预测更快的速度和更高的准确率。

发明的优点是：解决快销产品在长期生产销售过程中，难以准确预测短期销量的难题，预测效率效率高，误差率低。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。