本发明公开了一种预测补货量的方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括对门店的历史销售数据进行序列化处理得到时间序列数据，对时间序列数据进行预处理得到数据集；对数据集进行特征提取得到高阶交互特征和原始特征，并将高阶交互特征和原始特征进行拼接得到融合特征；根据融合特征构建订购点生成模型，通过损失函数对订购点生成模型进行参数更新；采用惯性权重线性递减粒子群算法对订购点生成模型进行参数优化；根据优化后的订购点生成模型，输出最优补货量。本发明提取高阶交互特征与原始特征拼接后作为数据输入，使特征表达更为丰富，并通过对订购点生成模型进行参数更新和参数优化，兼具了预测误差、库存优化和网络模型优化的优点。