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药店单品销售预测系统 - 项目概述
1. 项目简介
药店单品销售预测系统是一个利用先进深度学习技术预测药店产品销售的综合解决方案。系统通过分析历史销售数据，结合季节性、促销活动、天气等多种因素，为药店管理者提供未来7天的单品销售量预测，帮助优化库存管理和销售规划。
2. 系统架构
系统由以下主要组件构成：
- 数据处理模块：负责数据清洗、特征工程和数据标准化
- 模型训练模块：支持多种深度学习模型的训练和评估
- 预测引擎：使用训练好的模型生成销售预测
- 模型管理系统：管理模型生命周期，包括创建、查看、比较和删除模型
- API服务：提供RESTful API接口，便于与其他系统集成
- 用户界面：提供简洁的命令行界面和Web界面（规划中）
3. 系统特点
- 多模型支持：结合使用Transformer、扩展型LSTM(sLSTM)、矩阵LSTM(mLSTM)和Kolmogorov-Arnold网络(KAN)
- GPU加速：自动检测并使用GPU加速模型训练和预测
- 高精度预测：综合多种因素，提供准确的销售预测
- 可视化分析：自动生成预测结果图表和评估指标
- 灵活配置：可针对不同药品选择不同的预测模型
- 完善的模型管理：支持模型版本控制、比较和导出/导入
4. 技术栈
- 编程语言：Python 3.8+
- 深度学习框架：PyTorch
- 数据处理：Pandas, NumPy
- 可视化：Matplotlib
- 机器学习库：Scikit-learn
- Web框架：Flask (API服务)
- API文档：Flasgger (Swagger UI)
- 数据存储：文件系统 (Excel文件)
5. 系统组件
5.1 模型组件
- Transformer：基于自注意力机制的序列处理模型，能有效捕获时间序列中的长期依赖关系
- 标量LSTM (sLSTM)：改进版LSTM，增强了对突变点的处理能力和稳定性
- 矩阵LSTM (mLSTM)：使用矩阵代替标量存储隐藏状态，提高模型表达能力
- KAN：基于柯尔莫哥洛夫-阿诺尔德定理的神经网络，能有效学习复杂非线性映射
5.2 文件组织
- models/: 模型定义和实现
- predictions/: 预测结果存储
- Server/: API服务实现
- UI/: 用户界面组件
- docs/: 项目文档
6. 未来规划
- Web界面开发：提供更直观的用户交互体验
- 更多模型支持：集成更多先进的时间序列预测模型
- 分布式训练：支持大规模数据的分布式模型训练
- 实时预测：支持基于实时数据流的连续预测更新
- 智能推荐：根据预测结果提供库存管理和销售策略建议