随着世界信息化和工业化进一步发展,传统独立经营的企业逐步被不同供应链取代,使得现代商业竞争从企业层面逐步演化到供应链层面。整条供应链从原材料供应商出发,经由制造商、批发商、分销商和各种零售商,最终延伸到客户群体。在供应链的运转过程中,存在资金、商品和信息的流动,供应链成立的最终目的是在满足顾客基本需求的情况下,尽可能实现供应链上企业整体成本最低、整体利益最大化的目标。如何在不降低客户好感度的情况下,对库存成本进行最大程度上的压缩成为供应链发展中不可避免的难题。常见的供应链需求预测形式主要是依据目标商品销售的历史数据,在此基础上做出合理性外推得到的,模型的预测精度主要受预测人员经验影响。或是借助统计分析模型对销售记录的时间序列模型进行分析预测,这在数据收集、模型更新和分析工作上需要花费大量的人力物力。本论文利用机器学习理论,结合当前供应链需求预测发展现状,提出一系列关于供应链需求预测系统的改进措施,其中包括输入变量选取、模型参数调整、组合预测的权重优化算法。对于输入变量的初步筛选工作是通过建立变量之间相互关联关系来实现的,保证推荐模型在海量的原始数据中可以提取到最为关键的建模信息;关于模型参数的优化方案是根据不同模型自身属性进行选择的,利用优化算法对模型参数进行快速准确的调整,降低由于人为因素而产生的模型偏差;模型组合是通过综合不同模型在数据集上的拟合表现来确定组合权重,该做法可以较好地增加模型对于极端数据的耐受能力,提高模型鲁棒性。案例分析部分以G公司食品供应链终端需求数据为例,对改进的需求预测分析框架进行实证分析研究,实验结果表明极端梯度提升模型在单一模型进行预测时效果最佳,并可以通过组合预测的方式来进一步提升模型精度,为以后的研究提供一定的帮助。