摘要：在成品油零售行业，动态补货与成本控制是亟待解决的关键问题，尤其在销量预测偏差引发库存风险与补货成本上升的背景下，智能预测技术的重要性愈发凸显。报告聚焦于加油站补货优化难题，提出一种融合数据特征辨识与深度学习的复合预测方法。首先，通过深入分析加油站销量波动的时间规律性与随机扰动性，构建平衡缺货风险与补货成本的最优预测机制。将销量预测建模为多目标优化框架，以多维度特征表征各预测时段，对应不同市场情景的潜在影响因子。其次，设计模糊模式识别与深度神经网络协同架构，融合时间序列分解、不确定性量化与分位数回归，提升预测鲁棒性。最后，构建兼顾确定性趋势与概率性边界的混合预测模型，为加油站智能补货系统提供精准决策依据，助力实现零缺货运营与补货成本最优化的管理目标。