统计方法基于历史数据，通过计算平均值、方差、相关系数等统计指标来预测未来库存需求。时间序列方法则假设未来库存需求与过去的需求模式有关，利用时间序列分析模型（如ARIMA、指数平滑法）进行预测。机器学习方法则运用各种算法（如回归分析、神经网络、支持向量机）来建立预测模型，通过学习历史数据的模式和规律来进行预测。
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