[发明专利]基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测方法及系统，属于时间序列预测领域，本发明要解决的技术问题为如何防止分解出的余项即残差项类似于噪声具有较强的随机性，来提升对未来钢卷吞吐量预测的准确性，采用的技术方案为：①该方法的具体步骤如下：S1、建立钢卷出入库的时间序列数据库；S2、分解时间序列；S3、拟合多项式；S4、拟合残差项；S5、预测数据：对趋势数据、周期数据和残差数据进行相加复原出要预测时间段内的时间序列。②一种基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测系统，该系统包括，钢卷出入库的时间序列数据库建立单元、时间序列分解单元、多项式拟合单元、残差项拟合单元及数据预测单元。

主权项

1.一种基于残差思想的钢卷仓储吞吐时间序列预测方法，其特征在于，该方法的具体步骤如下：S1、建立钢卷出入库的时间序列数据库：以天为单位，分别对冷卷与热卷两种类型的产品每天的出货由进货重量进行统计与整理，建立以天为单位的至少过去三年的时间序列数据库；S2、分解时间序列：利用python函数对时间序列进行分解，将时间序列分解为趋势数据、周期数据和残差数据；S3、拟合多项式：利用pyhton函数对分解出的趋势数据进行拟合；S4、拟合残差项：搜集外部数据作为训练集，利用回归模型和训练集来拟合残差项；S5、预测数据：对趋势数据、周期数据和残差数据进行相加复原出要预测时间段内的时间序列。