一种基于多源数据的单品仓储需求预测方法及系统

本发明公开了一种基于多源数据的单品仓储需求预测方法及系统，涉及智能仓储管理相关技术领域，所述方法包括：在多源数据库中提取单品关联数据，利用NLP和知识图谱提取语义标签；激活仓储需求的显隐耦合因子模型，显隐耦合因子模型包括显隐因子提取层和显隐耦合预测层，建立单品预测结果；读取实时仓储库存数据，根据实时仓储库存数据、单品预测结果进行多目标调度的平衡分析，利用平衡分析结果建立单品仓储真实需求。解决了现有技术中存在的多源异构数据利用不足、显性与隐性因子耦合分析缺失、动态库存调度能力不足的技术问题，达到了增强多目标协同优化能力、提升仓储需求预测精度、实现智能自适应库存管理的技术效果。