基于CMAES-LSTM的便利店SKU日销量预测方法

摘要

准确预测便利店的商品销量是库存管理的重要依据,稳健的库存能够有效避免缺货和积压带来的经济损失。目前连锁便利店各门店的每日订货依靠店长的经验以及针对某些SKU(Stock Keeping Unit)的企业统一策略。通过构建门店-SKU粒度的日销量时间序列,并引入外部信息作为协变量输入LSTM网络,对每个模型通过CMAES独立调参后进行预测。实验结果表明,对某连锁便利店300家门店近2年的销售数据进行预测,该方法在准确性和稳定性较现有方法均取得了显著的提升。