一种基于AI的热销品趋势发现与智能备货推荐方法

本发明公开了一种基于AI的热销品趋势发现与智能备货推荐方法，包括：采集多源销售相关数据并预处理；多维度提取趋势信号，采用分组对抗式仲裁机制计算各信号置信度与偏离强度，量化仲裁系数以判定热销趋势；根据趋势识别结果匹配供应链产品库并评估；采用分量分解模型进行需求预测，将备货量分解为基础备货量与交货覆盖量，由补货周期内预测需求、供应商交货周期内预测需求计算，合成为推荐备货量；将备货方案转化为采购执行指令，采集实际销售与预测偏差，以增量学习方式更新模型。本发明解决了多维信号冲突仲裁难题，克服了传统备货模型不适用于非平稳趋势需求的缺陷，形成全链路闭环反馈，有效提升热销品识别精度与备货决策科学性。