现代社会,短生命周期产品在个人电脑、移动手机等易产生价值性贬值的行业里已经越来越普遍。该种产品具有需求预测缺乏历史数据、价值贬值快、产品替代性强等特点。正是由于这些特点,使得传统需求预测方法和库存策略在应用于短生命周期产品需求预测和库存控制时会出现需求预测不准确、库存成本增加、服务水平下降等问题。本文在分析传统预测方法对短生命周期产品需求预测缺陷的基础上,给出了一种基于贝叶斯参数更新的动态需求预测算法。首先,预测算法通过分析产品生命周期的知识结构选取Bass模型对需求进行建模。其次,预测算法总结分析以前类似产品,通过1stopt软件利用模拟退火法给出Bass模型所需的新产品的初始参数信息,并计算新产品的初始需求。随着产品上市销售,实际需求数据不断产生,在实际需求数据的基础上通过贝叶斯方法更新模型参数,使模型参数随着产品销售而滚动更新,进而利用不断修正的模型参数产生滚动需求预测并对模型进行季节性修正从而提高模型预测准确度。最后,通过预测算例验证本文提出的预测算法在应用于短生命周期产品需求预测时,从MAD、RMSE、MAPE误差指标方面来看要优于其他预测方法。基于上述滚动需求预测,本文将报童模型和部分期问平衡法组合起来应用于短生命周期产品的库存控制。通过报童模型给出利润最大化下的每一订货周期的最优订货量,然后通过部分期间平衡法确定最优订货时间点,并在最优订货量和订货点基础上对期末库存做出动态调整。算例结果表明,组合方法应用于短生命周期产品的库存控制,在预防缺货以及减少过期库存方面都取得了良好的效果。