随着商业环境复杂化，突发需求预测成为企业供应链管理的关键挑战。传统时间序列分析方法在应对非线性、高维度数据时表现乏力，而神经拟态计算为这一问题提供了新的解决思路。

神经拟态计算的核心在于模拟生物神经系统的信息处理机制。其独特的脉冲神经网络（SNN）结构通过时空编码方式，能够有效捕捉需求数据中的突发模式和隐藏关联。模型训练过程中采用STDP（脉冲时间依赖可塑性）学习规则，使网络能够自适应调整突触权重，显著提升对异常波动的敏感性。

在数据预处理阶段，需要特别注意三个关键点：首先，对历史需求数据进行多尺度特征提取，包括季节性、趋势性和随机性分量；其次，引入注意力机制强化关键时间节点的特征权重；最后，通过脉冲编码技术将连续数据转换为离散脉冲序列。实验表明，采用泊松编码方案在保持信息完整性的同时，可降低30%的计算开销。

模型优化方面，我们提出分层训练策略：底层网络专注于基础模式识别，中层处理短期波动特征，高层整合宏观趋势。这种架构在电商促销预测的实测中，相比传统LSTM模型将预测准确率提升了18.7%。特别值得注意的是，通过引入动态阈值调节机制，模型对突发性需求的响应延迟控制在5分钟以内。

实际部署时，模型采用边缘计算架构实现实时预测。在物流行业的应用案例显示，该系统将库存周转率提高了22%，同时将缺货率降低至3%以下。未来研究方向包括融合多模态数据（如社交媒体舆情、气象数据）以及开发更高效的脉冲神经网络训练算法。

神经拟态计算为需求预测开辟了新路径，但其商业化应用仍需解决硬件适配性和算法可解释性等问题。随着神经形态芯片的发展，这类模型有望在更广泛的预测场景中展现价值。