摘要
本发明公开了一种多维分类下的智能化订货方法,该方法包括:S1、采集历史需求数据;S2、基于需求数据,按照多维库存分类法对产品进行分类;S3、采用长短期记忆人工神经网络对产品需求数据进行预测;S4、以最大化服务水平为优化目标,构建库存控制模型;S5、基于步骤S3得到的需求预测量,对步骤S4构建的库存控制模型进行求解,获得不同需求类别下对应的库存控制参数及每一期的订货量。本发明的有益效果是:弥补了传统订货方法中决策步骤需人工计算、工作量大的缺点,解决了库存需求类别不明确,库存决策效果不理想的难题,能够快速、智能地给出量化的库存决策建议,为决策者提供订货决策支持。