一种区域化库存需求动态预测与补货方法

本发明涉及零售技术领域，且公开了一种区域化库存需求动态预测与补货方法，包括以下步骤：S1、采集双渠道零售的结构化数据与非结构化数据，经预处理后通过大模型提取非结构化特征；S2、构建融合大模型的Stacking预测模型，输出区域库存需求预测值。该区域化库存需求动态预测与补货方法，预处理时利用预训练BERT模型将用户评价文本等转化为768维向量，借助ResNet将商品图像转化为2048维特征向量，构建的融合大模型的Stacking预测模型拼接这些特征，经筛选后以随机森林、支持向量机回归、轻量梯度提升机为基模型，微调后BERT为元模型输出预测值，充分利用非结构化数据中的需求信息，解决预测时因素不全面的问题，提升区域库存需求预测准确性。