一种基于深度学习的矿泉水销售库存管理方法

本发明涉及销售管理技术领域，公开一种基于深度学习的矿泉水销售库存管理方法，包括：步骤1，采集影响矿泉水销量的数据源，将数据源进行格式标准化、时间对齐及特征提取处理后，生成一组用于描述外部销售驱动因素的多维输入特征向量；步骤2，将多维输入特征向量与历史销量数据共同输入至深度学习模型，训练获得矿泉水未来销量预测值，结合当前库存数据、保质期参数和补货周期参数进行库存状态分析。本发明采用融合外部销售驱动因素与多源结构化行为数据的特征融合与统一输入张量构建技术方案，达到对天气、节假日、区域活动、促销状态的外部因素在销量预测中动态建模且实时响应的技术效果。