库存预测智能体

动态补货决策体，整合 LSTM 神经网络与实时销售数据。通过分析历史销量（时间粒度至小时级）、促销活动（如 “双 11” 峰值数据）和天气预测（精度 ±2℃），可提前 72 小时预测缺货风险（准确率 92%）。在便利店场景中，使库存周转率提升 23%，滞销品占比从 15% 降至 6%。其联邦学习框架支持跨区域门店数据协同，保护隐私的同时提升模型泛化能力。