本书主要介绍人工智能和供应链行业融合中通用化和实战化的预测算法，以及这些预测算法在业界实际应用的案例，旨在通过简单易懂的方式让读者了解供应链相关的应用场景。本书作者具有丰富的业界从业经验，在供应链预测算法方面拥有丰富的理论研究和项目经验，能够将基础模型、进阶模型和行业实践有机地融合，循序渐进地介绍供应链预测算法，使读者在学习过程中感到轻松、有趣，并能应用所学知识。本书涵盖了智能供应链预测领域的算法理论模型和行业实践知识。本书首先从商品需求预测案例开始介绍预测的基本流程，然后深入讨论基础预测模型原理和复杂预测模型的设计策略，最后通过多个不同行业的预测实践案例来说明算法的应用场景。预测算法包括传统的时间序列、统计学习模型和机器学习、深度学习模型，通过不同类型算法的有效融合，为不同的应用场景提供坚实的算法基础。本书适合以下三类读者阅读：?第一类是供应链数字化领域的算法工程师，想要深入了解预测算法模型的读者。?第二类是供应链管理师，有志从事该职业或希望培养和提升供应链预测能力的读者。?第三类是高校物流管理、管理科学等相关专业的学生。