在建筑行业高速发展的背景下，混凝土作为核心建材的供应效率直接影响工程进度与成本。传统供应链管理往往依赖经验判断，而随着大数据技术的普及，通过历史运输数据挖掘实现精准预测已成为行业新趋势。

本文系统梳理了9种具有实践价值的预测模型：

1. 时间序列分析法（ARIMA）

通过识别运输周期、季节性波动等特征，建立混凝土需求的自回归积分滑动平均模型。某省级建材集团应用后，月均调度误差降低23%。

2. 随机森林回归模型

整合天气、工地进度等多维数据，其变量重要性分析功能可识别影响供应的关键因素。实际案例显示对突发性需求预测准确率达81%。

3. 梯度提升决策树（GBDT）

通过迭代优化减少预测偏差，特别适用于处理不完整的运输记录数据。某地铁项目使用后，混凝土浪费量减少17吨/月。

4. 神经网络组合模型

LSTM与CNN的混合架构能同时捕捉时空特征，在长三角某搅拌站实现提前3天的精准要料预测。

5. 支持向量回归（SVR）

对小样本数据表现优异，通过核函数处理非线性关系，成功应用于山区项目的低频率运输预测。

6. 贝叶斯网络模型

动态更新先验概率，适合政策调控等不确定场景。某环保限产期间预测准确率保持75%以上。

7. 灰色系统理论

针对数据缺失情况，通过少量历史数据生成可靠预测，在新建搅拌站初期规划中效果显著。

8. 组合优化算法

将遗传算法与运输路径规划结合，某物流企业实现年度运输成本降低12%。

9. 实时反馈校正模型

引入物联网传感器数据流，建立动态调整机制，使某智慧工地供应响应速度提升40%。

这些模型的应用需考虑三个核心维度：数据质量（需清洗GPS漂移、异常卸货点等噪声）、计算资源（深度学习模型需GPU支持）以及业务适配性（如紧急订单优先级的特殊规则）。建议企业从简单的时序模型起步，逐步过渡到混合智能算法，同时建立数据中台实现运输-生产-库存的多环节协同。未来，随着数字孪生技术的发展，混凝土供应预测将进入分钟级实时优化阶段。