[发明专利]一种车辆需求预测方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及需求预测领域，特别是涉及一种车辆需求预测方法和系统。

背景技术

随着现代城市化进程的发展和电力电网范围的扩大，供电公司各种车辆也在不断适应企业发展的需要。企业车辆如何在数量、投入产出、经济效益、安全之间实现平衡和兼顾一直是各大企业重点关注和研究的课题。

为了解决当前车辆管理面临的困境，首先，我们要对当前的形式和未来的发展做好分析和预测；然后，根据分析和预测的结果，提出供电公司车辆调度的优化模型；最后，通过该方法解决供电公司所面临的问题。需求预测是资源配置的首要条件，在应急管理中，只有确定了资源的数量，才能够将有限资源合理的配置在不同的地方。

在应急资源需求分析的基础上，可以发现供电公司应急车辆资源需求预测是一个多输入(危险源指标)单输出(应急车辆)或者多输入多输出的预测问题，而且输入输出具有因果关系，目前符合多个因变量的预测方法主要有多元线性回归预测和神经网络预测方法，其中，多元线性回归预测对样本数据质量要求较高，需要的样本数据量也较大，如果数据样本较小会造成较大的预测误差；神经网络预测需要大量的数据训练多层网络，而且预测结果不稳定，训练的时间较长，函数的选择比较依赖试验，且缺乏依据。目前对供电公司的应急车辆需求缺乏准确的预测方法。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种车辆需求预测方法，可以对应急需求准确地进行预测。

为实现上述目的，本发明提供了一种车辆需求预测方法，包括：

获取车辆需求预测的参数，根据所述参数得到目标问题；

根据所述目标问题在案例库中检索与所述目标问题相似度最高的案例，将其确定为最似案例；

根据所述参数对所述最似案例进行修正；

利用修正后的所述最似案例解决所述目标问题得到实际解。

优选地，所述参数包括危险源指标。

优选地，根据所述目标问题在案例库中检索与所述目标问题相似度最高的案例，将其确定为最似案例后还包括：

利用所述最似案例解决所述目标问题得到目标解。

优选地，利用修正后的所述最似案例解决所述目标问题得到实际解后还包括：

将目标问题与所述目标解和所述实际解生成新案例。

优选地，将目标问题与所述目标解和所述实际解生成新案例后还包括：

将所述新案例添加进入案例库。

本发明还提供了一种车辆需求预测系统，包括：

参数获取模块，用于获取车辆需求预测的参数；

问题生成模块，用于根据所述参数得到目标问题；

检索模块，用于根据所述目标问题在案例库中检索与所述目标问题相似度最高的案例，将其确定为最似案例；

修正模块，用于根据所述参数对所述最似案例进行修正；

实际解获取模块，用于利用修正后的所述最似案例解决所述目标问题得到实际解。

优选地，所述车辆需求预测系统还包括：

目标解获取模块，用于利用所述最似案例解决所述目标问题得到目标解。

优选地，所述车辆需求预测系统还包括：

案例生成模块，用于将目标问题与所述目标解和所述实际解生成新案例。

优选地，所述车辆需求预测系统还包括：

更新模块，用于将所述新案例添加进入案例库。

应用本发明提供的车辆需求预测方法和系统，根据车辆需求预测的参数，得到目标问题，在案例库中检索与所述目标问题相似度最高的案例，并根据所述参数对最似案例进行修正来解决目标问题得到实际解，利用了最似案例的成功经验，同时也考虑到目标问题与最似案例的差异对最似案例进行修正后再重用，解决目标问题，可以对车辆应急需求准确地进行预测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种车辆需求预测方法的流程图；

图2为本发明一种车辆需求预测方法的又一流程图；

图3为本发明一种车辆需求预测方法的又一流程图；

图4为本发明一种车辆需求预测方法的又一流程图；

图5为本发明一种车辆需求预测方法的实施例案例推理原理示意图；

图6为本发明一种车辆需求预测方法的结构示意图；