基于CPFR的ARIMA-BP神经网络需求预测模型：理论、实践与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1研究背景

在当今全球化、信息化的市场环境下，企业面临着日益复杂多变的挑战。市场需求的快速变化、消费者偏好的多样化、供应链的不确定性增加以及竞争的加剧，使得企业对精准需求预测的需求变得极为迫切。准确的需求预测是企业制定科学合理生产计划、优化库存管理、降低成本、提高客户满意度和增强市场竞争力的关键。

随着供应链管理理念的不断发展，协同规划、预测和补货（CPFR）作为一种创新的供应链管理策略应运而生。CPFR起源于20世纪90年代初，由美国零售业巨头沃尔玛和零售行业软件提供商