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# 药店销售预测系统 - LLM编程快速参考
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## 🎯 项目概述
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**技术栈**: Python (Flask) + Vue3 + SQLite + PyTorch + ECharts
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**用途**: 基于深度学习的药品销售时序预测系统
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**环境**: Windows + PowerShell + UV包管理器
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## 🚀 快速启动
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```powershell
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# 后端启动
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uv run .\server\api.py
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# 前端启动
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cd UI; npm run dev
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## 📁 核心目录结构
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药店销售预测系统/
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├── server/ # 🐍 Python后端服务
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│ ├── api.py # 主API入口 (2900+ 行)
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│ ├── models/ # 🧠 深度学习模型
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│ │ ├── mlstm/ # mLSTM模型
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│ │ ├── transformer/ # Transformer模型
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│ │ ├── kan/ # KAN模型
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│ │ ├── kan_optimized/ # 优化KAN模型
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│ │ └── tcn/ # TCN模型
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│ ├── trainers/ # 🏋️ 模型训练器
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│ ├── predictors/ # 🔮 模型预测器
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│ ├── predictions/ # 📊 预测结果存储
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│ └── static/ # 📁 静态文件
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├── UI/ # 🖥️ Vue3前端
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│ └── src/views/ # 📄 页面组件
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│ ├── DataView.vue # 数据管理
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│ ├── TrainingView.vue # 模型训练
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│ ├── PredictionView.vue # 预测分析
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│ ├── HistoryView.vue # 历史查看
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│ └── ManagementView.vue # 模型管理
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└── prediction_history.db # 🗄️ SQLite数据库
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## 🔌 核心API接口
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### 数据管理
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- `GET /api/products` - 获取产品列表
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- `GET /api/products/{id}/sales` - 获取销售数据
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- `POST /api/data/upload` - 上传Excel数据
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### 模型训练
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- `POST /api/training` - 启动训练任务
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- `GET /api/training/{task_id}` - 查询训练状态
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### 预测分析
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- `POST /api/prediction` - 执行预测
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- `GET /api/prediction/history` - 获取历史记录
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- `GET /api/prediction/history/{id}` - 获取预测详情
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### 模型管理
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- `GET /api/models` - 获取模型列表
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- `DELETE /api/models/{id}` - 删除模型
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## 🧠 支持的ML模型类型
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1. **mLSTM** - 多层LSTM，适合长期预测
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2. **Transformer** - 注意力机制，捕捉复杂模式
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3. **KAN** - Kolmogorov-Arnold网络，函数拟合
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4. **Optimized KAN** - 优化版KAN，提升效率
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5. **TCN** - 时间卷积网络，并行训练
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## 📊 数据流程
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1. **数据上传** → Excel文件 → 数据预处理
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2. **模型训练** → 选择模型 → 异步训练 → 保存模型
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3. **预测分析** → 选择产品+模型 → 生成预测 → 保存结果
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4. **结果查看** → 历史记录 → 详情展示 → 数据导出
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## 🗄️ 数据库设计
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```sql
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-- prediction_history 表
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CREATE TABLE prediction_history (
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id INTEGER PRIMARY KEY,
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product_id TEXT,
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product_name TEXT,
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model_type TEXT,
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model_id TEXT,
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start_date DATE,
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future_days INTEGER,
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created_at TIMESTAMP,
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file_path TEXT
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);
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```
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## 📝 API响应格式
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```json
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{
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"status": "success|error",
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"data": {},
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"message": "操作说明",
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"meta": {},
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"analysis": {},
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"chart_data": {}
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}
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```
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## 🎨 前端组件架构
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- **DataView.vue** - 数据管理和上传
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- **TrainingView.vue** - 模型训练控制台
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- **PredictionView.vue** - 预测分析主界面
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- **HistoryView.vue** - 历史预测详情查看
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- **ManagementView.vue** - 模型管理和性能监控
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## 🔧 开发规范
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### Python代码风格
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- 使用 `snake_case` 命名
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- 类型注解: `def predict(data: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:`
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- 错误处理: `try-except` 包装API调用
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### JavaScript代码风格
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- 使用 `camelCase` 命名
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- Vue3 Composition API: `ref()`, `reactive()`
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- Axios异步调用: `async/await`
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### 文件命名规范
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- Python文件: `model_trainer.py`
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- Vue组件: `PredictionView.vue`
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- 配置文件: `config.json`
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## ⚠️ 常见问题解决
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### 训练相关
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```python
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# 内存不足 - 调整batch_size
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BATCH_SIZE = 16 # 降低批次大小
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```
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### 预测精度
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```python
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# 数据预处理 - 标准化
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
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scaler = StandardScaler()
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### 前端错误处理
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```javascript
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// 统一错误处理
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const handleError = (error) => {
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ElMessage.error(error.response?.data?.message || '操作失败');
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};
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```
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## 🚨 重要注意事项
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1. **PowerShell语法**: 使用 `;` 连接命令，避免 `&&`
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2. **路径分隔符**: Windows使用 `\` 或 `/`
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3. **模型文件**: 训练后自动保存到 `saved_models/`
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4. **预测结果**: JSON格式存储在 `predictions/`
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5. **数据库备份**: 定期备份 `prediction_history.db`
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## 🔄 开发工作流
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1. **修改后端** → 重启 `uv run server/api.py`
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2. **修改前端** → 热重载自动更新
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3. **新增模型** → 添加trainer + predictor + 更新api.py
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4. **数据库变更** → 手动SQL更新 + 代码同步
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## 📦 核心依赖版本
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```python
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# requirements.txt 核心依赖
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flask==3.1.1
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torch==2.7.1+cu128
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pandas==2.3.0
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scikit-learn==1.7.0
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flask-cors==6.0.0
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```javascript
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// package.json 核心依赖
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"vue": "^3.x",
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"element-plus": "^2.x",
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"echarts": "^5.x",
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"axios": "^1.x"
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## 🎯 编程提示
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- **添加新API**: 在`api.py`添加路由 + Swagger文档
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- **新增页面**: 在`views/`创建Vue组件 + 路由配置
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- **数据库操作**: 使用SQLite3原生查询
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- **文件存储**: JSON格式，按模型类型分目录
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- **错误处理**: 前后端统一错误格式
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- **图表展示**: 使用ECharts响应式图表
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*📝 此文档为LLM编程提供核心上下文，包含项目的关键信息和开发规范*
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