智能供应链：预测算法理论与实践

欢迎来到《智能供应链：预测算法理论与实践》的官方代码仓库。本书是智能供应链系统建设可参考的书籍之一，旨在为读者提供智能供应链建设中预测算法的理论基础和实践应用。

请注意：该代码库目前正在持续更新中。

书籍简介

本书主要介绍人工智能和供应链行业融合中通用化和实战化的预测算法，以及这些预测算法在业界实际应用的案例，旨在通过简单易懂的方式让读者了解供应链相关的应用场景。本书作者具有丰富的业界经验，在供应链预测算法方面拥有丰富的理论研究和项目经验，能够将基础模型、进阶模型和行业实践有机地融合，循序渐进地介绍供应链预测算法，使读者在学习过程中感到轻松、有趣，并能应用所学知识。 本书涵盖了智能供应链预测领域的算法理论模型和行业实践知识。本书首先从商品需求预测案例开始介绍预测的基本流程，然后深入讨论基础预测模型和复杂预测模型策略，最后通过多个不同行业的预测实践案例来说明算法的应用场景。预测算法包括传统的时间序列、统计学习模型和机器学习、深度学习模型，通过不同类型算法的有效融合，为不同的应用场景提供坚实的算法基础。

主要内容包括：

• 预测算法快速实践
• 预测算法的理论介绍
• 前沿机器学习、深度学习时序预测方法
• 案例实践经验

书籍与代码的关系

本代码仓库旨在为读者提供与书中章节相对应的代码实例和模拟数据集。通过实际操作这些代码，读者可以更加深入地理解书中介绍的预测算法，并在自己的供应链问题上进行实验和应用。

如何使用此代码仓库

1. 克隆仓库：首先，您需要克隆或下载此代码仓库到您的本地计算机。

   git clone https://github.com/XiaotianZhuang/smart-supply-chain-management-Demand-forecasting-algorithm-theory-and-practice.git
   

2. 安装依赖：根据代码中的requirements.txt文件安装必要的Python库。

   请使用Python3.8及以上的环境进行。

   pip install -r requirements.txt
   

3. 阅读代码：参照书中的章节内容，阅读对应的代码文件。

4. 运行和测试：在您的本地环境中运行代码，观察和分析输出结果。

5. 修改和实验：根据您的需求修改代码，并在您的数据集上进行实验。

贡献指南

我们欢迎并感谢社区成员的任何贡献。如果您有改进代码的建议或者想要添加新的示例，请遵循以下步骤：

1. Fork 仓库并创建您的分支。
2. 如果您添加了新的功能，请编写相应的测试。
3. 确保您的代码符合现有的代码风格。
4. 提交 Pull Request。

许可证

本代码仓库中的代码采用 MIT 许可证。在使用代码时，请确保遵循许可证的条款。

联系方式

如果您有任何问题或建议，请通过以下方式与我们联系：

• 作者：庄晓天
• 邮箱：[email protected]
• 项目主页：https://github.com/XiaotianZhuang/smart-supply-chain-management-Demand-forecasting-algorithm-theory-and-practice

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