某中心预测算法的历史演进
背景挑战
当顾客访问某电商平台时，他们几乎天然期待所需商品能够随时有货。这种期望背后是巨大的运营挑战：该平台在185个国家销售超过4亿种商品，但为所有商品维持超额库存成本过高。
初期：碎片化模型阶段
早期系统采用传统时间序列预测模型，依赖历史数值和相关模式预测未来活动。虽然对可预测的平稳序列有效，但无法处理新产品（无历史数据）或高季节性商品的需求波动。
团队不得不为不同场景开发独立模块：
- 季节性组件处理如冬季外套等商品的季节模式
- 价格弹性组件应对降价带来的需求激增
- 分布引擎通过历史误差建模生成概率分布预测
“系统维护极其困难”，资深首席科学家指出，“逐渐意识到需要开发统一预测模型”。
随机森林突破
通过提取需求、销量、商品类别和页面浏览量等特征，团队训练出随机森林模型。该算法整合多个决策树输出，提供更稳定的预测。
关键创新包括：
- 稀疏分位数随机森林（SQRF）实现百万级商品规模化预测
- 首次输出预测分布的分位数而不仅是点预测
- 通过特征池化获得跨品类的统计强度
但系统仍需人工设计特征输入，限制了进一步优化。
深度学习革命
2013年深度学习浪潮带来转机。神经网络能够自动学习特征，无需人工干预。团队实验了前馈神经网络和循环神经网络（RNN），但初期效果未超越现有系统。
突破来自训练策略改变：
- 采用分位数损失函数进行多时间范围训练
- 使模型优化目标与评估指标完全一致
- 实现预测精度15倍提升并大幅简化系统
端到端突破：MQ-RNN/CNN
2018年提出的多分位数循环预测器（MQ-RNN/CNN）彻底消除了人工特征工程：
- CNN自动识别序列中的显著性模式
- RNN捕获时间序列的长期依赖关系
- 单一模型结构适配所有快消商品预测
Transformer时代
团队进一步引入自然语言处理领域的注意力机制：
- 借鉴编码器-解码器架构实现上下文对齐
- 使系统能够"关注"自身历史错误记录
- 2020年提出的MQ Transformer显著降低预测波动性
未来方向
当前团队正开发深度强化学习模型，直接将预测精度提升转化为成本节约，最终为顾客降低购买成本。这种以节约为导向（而非库存水平）的优化范式，代表了预测技术的最新前沿。
“科学创新的关键在于快速失败、持续迭代，并在成功证据明确时规模化扩展”，项目负责人总结道。