[发明专利]一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，包括步骤：

进行数据采集与整理，得到一定时间内的历史周安装数据和单位时间内的评价指标数据；

建立时间序列预测模型；

将历史周安装数据按一定时间节点划分成训练集和测试集，选取最优模型；

将历史周安装数据导入所述最优计算模型中，得到未来时间单位的周安装需求量；

通过统计计算的方式获取冗余量；

计算合理库存区间；

根据单位时间内的评价指标数据，通过综合评价法获取配送优先级评分；

2.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述进行数据采集与整理包括步骤：

对数据进行可视化处理，绘制周时序图；

对数据进行标准化处理；

其中，通过极值法进行所述标准化处理，使所有值都映射到[0,1]区间上，所述极值法如下式所示：

其中，x_ij表示第i个供电公司第j个指标的原始数据，n表示供电公司的个数；x^*_ij表示对应的标准化后的数据。

3.如权利要求1所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述时间序列预测模型包括指数平滑模型。

4.如权利要求3所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述将历史周安装数据按一定时间节点划分成训练集和测试集，选取最优模型包括步骤：

将T1-T2年周时序数据作为训练集，建立指数平滑模型；

将T3年周数据作为测试集，其中T3-T2＝1；

绘制模型预测效果，选取最优模型。

5.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，将所述历史周安装数据导入所述最优计算模型中，得到未来时间单位的周安装需求量包括步骤：

将T1-T3年的历史数据导入所述最优模型，获得T3年各周预测值与实际值。

6.如权利要求4所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述通过统计计算的方式获取冗余量包括步骤：

获得T3年各品规周安装量的四分位数；

取四分之一分位数作为下限的冗余值；

取四分之三分位数作为上限的冗余值。

7.如权利要求6所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述计算合理库存区间包括步骤：

计算合理库存区间下限；

计算合理库存区间上限；

其中，所述合理库存区间下限＝周安装需求量+T3年周数据四分之一分位数；所述合理库存区间上限＝周安装需求量+T3年周数据四分之三分位数。

8.如权利要求2所述的一种基于大数据分析的计量资产主动配送方法，其特征在于，所述根据单位时间内的评价指标数据，通过综合评价法获取配送优先级评分包括步骤：

使用主观赋权法获得主观权重W_1j；

使用客观赋权法获得客观权重W_2j；

使用主客观赋权综合评价法获得组合权重W_j；

通过组合权重W_j以及标准化后的数据x^*_ij获取各市公司的配送优先级评分S_i；

其中，所述主观赋权法包括层次分析法；所述客观赋权法包括熵值法；所述主客观赋权综合评价法根据最小相对信息熵原理，得出组合权重W_j，配送优先级评分S_i为第i个公司的评分。