大数据技术在仓储物流需求预测中的应用与优化_第九期_2026_现代科技研究

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摘要：仓储物流需求预测的精确度和可行性同库存周转率以及供应链运营成本有着直接联系。传统的预测方法由于数据孤岛和模型固化，不能很好地反映多源异构数据之间的复杂联系，而且预测的结果常常会因为违反仓储容量、运输能力等物理约束而不能直接用作运营决策的依据。本文对大数据技术在仓储物流需求预测中的应用进行系统的整理，从多源数据融合、动态图神经网络建模、约束感知优化三个方面来说明技术路径。在此基础上，提出动态图学习、可学习滞后对齐机制，建立面向多级仓储网络的约束感知预测框架，在保证预测精度的同时把可行性约束加入到优化目标中。用某大型零售企业托盘出入库数据做实验，结果说明所提框架对于预测可行性、短缺率、超容率等主要指标都有明显的提高。研究给大数据驱动的仓储需求预测提供具有理论深度和操作性的解决办法。

关键词：大数据分析；仓储物流；需求预测；动态图神经网络；约束感知优化

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作者简介：孙国宾（1989—），男，汉族，本科，研究方向为物流工程。