[发明专利]一种物资需求预测的方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明公开了一种物资需求预测的方法，通过先根据历史物资需求数据建立指数平滑模型，并对指数平滑模型进行预测误差分析，如果预测误差超出预设条件则对历史物资需求数据进行拟合得到多个ARIMA模型，从中确定最优历史物资需求预测模型，最后利用最优历史物资需求预测模型对待预测对象的物资需求进行预测，相比于现有技术中人工统计预测或者应用单一算法拟合预测曲线，降低了物资需求预测模型的预测误差，因而可以得到更精确的预测结果，进而提高了供应链水平，实现了物资需求的科学预测。本发明还公开一种物资需求预测的装置、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及需求预测领域，特别是涉及一种物资需求预测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

物资需求预测是一项基础工作，牵涉到工程建设工期、物资采购成本、以及储备物资安全管理等内容。加强物资需求预测，对物资供应过程实行有效的监控，可以更好地满足工程建设需要，更好地服务企业的生产和经营管理，从而满足物资供应的协调性与及时性的要求。

基于历史条件建设物资供应管理系统的局限性，电力物资的需求预测仍存在如下问题：现有条件下，对物资需求主要是依靠人员的经验进行，结合项目投资规模、项目周期、项目里程碑节点及进度要求，加上对供货商的经验判断，得出物资需求的种类和数量，缺少科学、系统的预测工具，仅仅凭EXCEL和手工调整完成，这样的做法，已经不能适应企业精细化、科学化管理的要求。

随着资产规模的不断扩大，企业对物质需求预测管理提出了更高的要求，如何提高物资需求预测模型的预测精度，进而得到更精确的预测结果，提高供应链水平，实现物资需求的科学预测，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种物资需求预测的方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以通过提高物资需求预测模型的预测精度得到更精确的预测结果，提高供应链水平，实现物资需求的科学预测。

为解决上述技术问题，本发明提供一种物资需求预测的方法，包括：

获取待预测对象的历史物资需求数据；

对所述历史物资需求数据进行拟合得到指数平滑模型；

对所述指数平滑模型进行预测误差分析，得到预测误差；

当所述预测误差超出预设范围时，对所述历史物资需求数据进行拟合得到多个ARIMA模型；

比较各所述ARIMA模型的预测效果，确定最优历史物资需求预测模型；

利用所述最优历史物资需求预测模型对所述待预测对象的物资需求进行预测。

可选的，在所述对所述历史物资需求数据进行拟合得到指数平滑模型之前，还包括：

对所述历史物资需求数据进行数据清洗。

可选的，在所述对所述历史物资需求数据进行数据清洗之后，还包括：

对所述历史物资需求数据进行分布预测。

可选的，所述对所述历史物资需求数据进行分布预测，具体包括：

根据所述历史物资需求数据建立箱线图；

分析所述箱线图得到所述历史物资需求数据的分布状态。

可选的，在对所述历史物资需求数据进行拟合得到指数平滑模型之前，还包括：

判断所述历史物资需求数据是否满足预设的平稳性条件；

如果否，则对所述历史物资需求数据进行平稳处理。

可选的，所述对所述历史物资需求数据进行平稳处理，具体为：