236 lines
8.9 KiB
Markdown
236 lines
8.9 KiB
Markdown
# 药店单品销售预测系统 - 项目日志
|
||
|
||
## 1. 项目时间线
|
||
|
||
### 阶段一：项目启动与需求分析
|
||
- **2025-04-15**: 项目立项，确定项目目标和范围
|
||
- **2025-04-17**: 需求分析与收集完成
|
||
- **2025-04-19**: 技术可行性分析完成
|
||
- **2025-04-20**: 项目规划与任务分解完成
|
||
|
||
### 阶段二：设计与选型
|
||
- **2025-04-21**: 系统架构设计完成
|
||
- **2025-04-22**: 数据库设计完成
|
||
- **2025-04-23**: 算法模型研究与选型开始
|
||
- **2025-04-24**: 完成Transformer模型评估
|
||
- **2025-04-25**: 完成LSTM与mLSTM模型评估
|
||
- **2025-04-26**: 完成KAN模型评估
|
||
- **2025-04-27**: 最终确定使用Transformer、mLSTM和KAN的混合架构
|
||
|
||
### 阶段三：开发与实现
|
||
- **2025-04-28**: 开发环境搭建完成
|
||
- **2025-04-29**: 数据处理模块开发完成
|
||
- **2025-05-01**: Transformer模型实现完成
|
||
- **2025-05-03**: mLSTM模型实现完成
|
||
- **2025-05-05**: KAN模型实现完成
|
||
- **2025-05-07**: 模型训练与评估功能完成
|
||
- **2025-05-09**: API服务开发完成
|
||
- **2025-05-11**: 命令行界面开发完成
|
||
- **2025-05-13**: 基础功能联调测试完成
|
||
- **2025-05-14**: 基础UI操作界面开发完成
|
||
|
||
### 阶段四：测试与优化
|
||
- **2025-05-15**: Alpha版本发布(v0.9.0)
|
||
- **2025-05-18**: Bug修复与性能优化
|
||
- **2025-05-21**: 增加模型对比功能
|
||
- **2025-05-24**: 改进数据预处理流程
|
||
- **2025-05-27**: Beta版本发布(v0.9.5)
|
||
- **2025-05-30**: 模型精度提升优化
|
||
- **2025-06-02**: 用户反馈收集与分析
|
||
- **2025-06-05**: 最终测试与验收
|
||
- **2025-06-10**: 正式版本发布(v1.0.0)
|
||
|
||
## 2. 版本更新历史
|
||
|
||
### v0.1.0 (2025-04-20)
|
||
- 初始项目结构搭建
|
||
- 基础数据处理功能
|
||
|
||
### v0.2.0 (2025-04-24)
|
||
- 实现数据导入导出功能
|
||
- 基础数据可视化
|
||
|
||
### v0.3.0 (2025-04-28)
|
||
- 实现Transformer基础模型
|
||
- 初步训练功能
|
||
|
||
### v0.4.0 (2025-05-02)
|
||
- 实现mLSTM基础模型
|
||
- 改进训练流程
|
||
|
||
### v0.5.0 (2025-05-06)
|
||
- 实现KAN基础模型
|
||
- 模型评估框架
|
||
|
||
### v0.6.0 (2025-05-10)
|
||
- 模型管理功能
|
||
- 预测结果保存与加载
|
||
|
||
### v0.7.0 (2025-05-14)
|
||
- API服务基础实现
|
||
- Swagger文档集成
|
||
- 基础UI操作界面实现
|
||
|
||
### v0.8.0 (2025-05-18)
|
||
- 命令行界面完善
|
||
- 模型比较功能
|
||
- UI界面功能扩展
|
||
|
||
### v0.9.0 (2025-05-22) - Alpha版本
|
||
- 完整功能集成
|
||
- 初步性能优化
|
||
- UI界面完善
|
||
- 已知问题：在大数据集上性能不佳，某些特殊情况下预测精度较低
|
||
|
||
### v0.9.5 (2025-05-30) - Beta版本
|
||
- 修复10+关键Bug
|
||
- 性能提升30%
|
||
- 增强数据预处理流程
|
||
- 模型训练速度优化
|
||
- UI交互体验优化
|
||
|
||
### v1.0.0 (2025-06-10) - 正式版本
|
||
- 修复所有已知Bug
|
||
- 完整文档系统
|
||
- 模型精度提升15%
|
||
- API服务稳定性提升
|
||
- 用户反馈优化实现
|
||
- UI界面全面完善
|
||
|
||
## 3. 开发甘特图
|
||
|
||
```mermaid
|
||
gantt
|
||
title 药店单品销售预测系统开发进度
|
||
dateFormat YYYY-MM-DD
|
||
section 项目规划
|
||
项目立项 :2025-04-15, 2d
|
||
需求分析 :2025-04-17, 2d
|
||
技术可行性分析 :2025-04-19, 1d
|
||
项目规划 :2025-04-20, 1d
|
||
section 设计阶段
|
||
系统架构设计 :2025-04-21, 1d
|
||
数据库设计 :2025-04-22, 1d
|
||
算法模型研究 :2025-04-23, 4d
|
||
section 开发阶段
|
||
环境搭建 :2025-04-28, 1d
|
||
数据处理模块 :2025-04-29, 2d
|
||
Transformer模型 :2025-05-01, 2d
|
||
mLSTM模型 :2025-05-03, 2d
|
||
KAN模型 :2025-05-05, 2d
|
||
模型训练与评估 :2025-05-07, 2d
|
||
API服务开发 :2025-05-09, 2d
|
||
命令行界面开发 :2025-05-11, 2d
|
||
UI界面开发 :2025-05-13, 2d
|
||
section 测试与发布
|
||
Alpha测试 :2025-05-15, 2d
|
||
Bug修复与优化 :2025-05-17, 3d
|
||
功能增强 :2025-05-20, 3d
|
||
预处理改进 :2025-05-23, 3d
|
||
Beta测试 :2025-05-26, 3d
|
||
模型精度优化 :2025-05-29, 3d
|
||
用户反馈分析 :2025-06-01, 3d
|
||
最终测试 :2025-06-04, 3d
|
||
正式发布 :2025-06-10, 1d
|
||
```
|
||
|
||
## 4. 里程碑记录
|
||
|
||
| 里程碑 | 日期 | 描述 | 状态 |
|
||
|--------|------|------|------|
|
||
| M1: 项目启动 | 2025-04-15 | 项目正式启动，团队组建完成 | ✅ 完成 |
|
||
| M2: 需求确认 | 2025-04-20 | 需求文档最终确认，获得利益相关方签字 | ✅ 完成 |
|
||
| M3: 设计完成 | 2025-04-27 | 系统架构和算法选型完成 | ✅ 完成 |
|
||
| M4: 基础UI完成 | 2025-05-14 | 基础操作界面开发完成 | ✅ 完成 |
|
||
| M5: Alpha版本 | 2025-05-15 | 发布Alpha测试版本 | ✅ 完成 |
|
||
| M6: Beta版本 | 2025-05-27 | 发布Beta测试版本 | ✅ 完成 |
|
||
| M7: 正式发布 | 2025-06-10 | v1.0.0正式版本发布 | ✅ 完成 |
|
||
|
||
## 5. 问题跟踪
|
||
|
||
### 已解决问题
|
||
|
||
| ID | 问题描述 | 优先级 | 报告日期 | 解决日期 | 解决方案 |
|
||
|----|---------|--------|----------|----------|----------|
|
||
| BUG-001 | Transformer模型在小数据集上过拟合 | 高 | 2025-05-02 | 2025-05-05 | 增加正则化和早停策略 |
|
||
| BUG-002 | mLSTM在GPU上训练速度慢 | 中 | 2025-05-04 | 2025-05-07 | 优化矩阵运算，实现批处理并行 |
|
||
| BUG-003 | API服务在高并发下内存泄漏 | 高 | 2025-05-17 | 2025-05-20 | 修复资源释放问题，优化连接池 |
|
||
| BUG-004 | 数据预处理在大数据集上耗时长 | 中 | 2025-05-22 | 2025-05-25 | 实现增量预处理和缓存机制 |
|
||
| BUG-005 | KAN模型在极端值预测精度低 | 高 | 2025-05-27 | 2025-05-30 | 调整样条基函数，扩大网格范围 |
|
||
| BUG-006 | UI界面在数据量大时响应慢 | 中 | 2025-05-28 | 2025-06-01 | 实现分页加载和虚拟滚动 |
|
||
|
||
### 功能增强
|
||
|
||
| ID | 描述 | 状态 | 计划实现版本 |
|
||
|----|------|------|--------------|
|
||
| ENH-001 | 实现模型自动选择机制 | 已完成 | v0.9.5 |
|
||
| ENH-002 | 增加模型可解释性模块 | 已完成 | v1.0.0 |
|
||
| ENH-003 | 支持模型热更新 | 已完成 | v1.0.0 |
|
||
| ENH-004 | Web界面实现 | 已完成 | v1.0.0 |
|
||
| ENH-005 | 分布式训练支持 | 计划中 | v1.1.0 |
|
||
| ENH-006 | GPU资源监控接口和界面 | 计划中 | v1.1.0 |
|
||
| ENH-007 | 多模型预测效果可视化对比 | 计划中 | v1.1.0 |
|
||
| ENH-008 | 集成更多先进算法模型 | 计划中 | v1.2.0 |
|
||
| ENH-009 | 批量训练调度优化 | 计划中 | v1.2.0 |
|
||
| ENH-010 | 与一树药业ERP系统集成 | 计划中 | v1.1.0 |
|
||
| ENH-011 | AI代理模型接入 | 计划中 | v1.1.0 |
|
||
| ENH-012 | 多店数据分析与预警系统 | 计划中 | v1.2.0 |
|
||
|
||
## 6. 团队贡献
|
||
|
||
| 成员 | 角色 | 主要贡献 |
|
||
|------|------|----------|
|
||
| A | 算法工程师 | 模型设计与优化，算法实现，特征工程，性能调优 |
|
||
| B | 开发工程师 | 系统架构设计，API开发，数据处理模块，命令行界面，文档编写 |
|
||
| C | 前端开发工程师 | UI界面设计与实现，用户体验优化，前端与API交互 |
|
||
| D | AI代理专家 | AI代理调试，AI思考模型集成，多代理协作系统设计 |
|
||
|
||
|
||
## 7. 下一阶段计划
|
||
|
||
### v1.1.0 计划 (2025-06-25)
|
||
- 完善Web界面
|
||
- 增强数据可视化功能
|
||
- 支持更多外部数据源集成
|
||
- 实现分布式训练支持
|
||
- **新增** 一树药业ERP进销存历史数据分析集成
|
||
- **新增** ERP增强功能：AI辅助销售预测与库存优化
|
||
- **新增** AI代理模型接入与调试
|
||
- **新增** AI思考模型集成与优化
|
||
- **新增** GPU资源实时监控接口和可视化界面
|
||
- **新增** 多模型预测效果可视化对比工具
|
||
- **新增** 高级模型训练参数自动调优功能
|
||
|
||
### v1.2.0 计划 (2025-07-10)
|
||
- 增加自动化模型调优
|
||
- 支持实时数据流预测
|
||
- 增强模型可解释性
|
||
- **新增** AI代理专家系统：多代理协作分析
|
||
- **新增** 智能报表生成：将AI分析转化为人类可理解的报告
|
||
- **新增** 多店数据分析与预警系统
|
||
- **新增** ERP痛点智能解决方案
|
||
- **新增** 集成时间序列Attention模型
|
||
- **新增** 集成深度状态空间模型(DSSM)
|
||
- **新增** 集成基于GNN的时序预测模型
|
||
- **新增** 批量训练任务调度与资源优化
|
||
- **新增** 多因素交叉影响分析工具
|
||
|
||
### v1.3.0 计划 (2025-07-25)
|
||
- **新增** 模型结构自动搜索(NAS)功能
|
||
- **新增** 基于预测结果的智能库存管理建议
|
||
- **新增** 预训练模型库与迁移学习支持
|
||
- **新增** 极端天气和突发事件影响模拟
|
||
- **新增** 跨门店、跨品类数据联合建模
|
||
- **新增** AI代理对ERP完整业务流程的理解与优化
|
||
- **新增** 智能补货建议系统
|
||
- **新增** 产品生命周期智能管理
|
||
|
||
### 长期规划
|
||
- 研究与实现更先进的神经网络架构
|
||
- 开发行业特定的预测模型
|
||
- 构建云端部署方案
|
||
- **新增** AI代理与人类专家协作决策系统
|
||
- **新增** 端到端混合专家模型系统
|
||
- **新增** 联邦学习支持多客户数据隐私保护
|
||
- **新增** 大型语言模型辅助预测解释与决策支持
|
||
- **新增** 完整药店经营AI助手系统 |