对于入库和出库量的准确预测有助于企业做出高效的管理决策,包括人员配置和促销决策等,以减少货物损耗、提升服务质量和企业竞争力。传统的入库和出库量预测相关研究方法有两类:一类是按照过去传统经验来预测货物需求;另一类是利用经济批量公式来计算出所需的库存相关信息。但随着交易活动日益复杂频繁,交易数据之间错综复杂的相关性等都成为库存管理中必须要考虑的问题,而传统的方法往往无法很好的解决这些问题。针对上述问题,本文提出两种基于数据驱动的库存预测方法:1.两步动态的库存预测方法。库存数据易受季节性、趋势性以及特殊事件等多种因素的影响,导致较大波动变化。仅利用单一时间序列分析模型较难给出准确预测。本文提出的动态预测方法结合集成学习方法,并将多种影响因素考虑到了预测过程中。首先利用多种回归算法,建立集成回归模型,获取预测基数,并在此基础上通过考虑季节性、趋势性以及特殊事件等因素的影响,获取最终的预测结果。利用某公司茶叶商品的真实出库数据集来验证所提方法的有效性,并与其他传统方法对比,验证了本文所提方法的预测误差最小,且最为稳定。这归结于动态预测方法的全面性,包括了来自于静态预测模型的结果,以及对特殊事件性的分析,从而使得预测结果趋于更优。2.基于联合预测的库存预测方法。根据库存管理实际应用背景,入库和出库两类时间序列是相互依赖的,而现有的方法往往忽略了他们之间的关联性,对其进行独立预测。本文所提的联合预测方法将入库和出库关系作为库存预测的约束条件;并在这些约束条件下进行时间序列预测。选取线性和非线性预测模型,把问题转化为二次规划问题求解;同时根据历史数据预测准确率、历史数据标准差、同期历史数据变化情况提出三种确定时间窗宽度方案。在真实数据集上的实验结果表明,本文提出的联合预测方法可以在保证一定预测精度的情况下,获得符合实际约束的预测结果。