[发明专利]一种高精度的备件需求预测方法在审
| 申请号： | 202110411100.3 | 申请日： | 2021-04-16 |
| 公开（公告）号： | CN113127538A | 公开（公告）日： | 2021-07-16 |
| 发明（设计）人： | 王浩业;任爽 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06F16/25;G06N20/20;G06N5/00;G06Q10/04;G06Q10/08 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种高精度的备件需求预测方法。该方法包括：采集备件需求预测相关的元数据，将ETL处理后的元数据存入数据库中；对数据库中存储的元数据进行预处理，对预处理后的元数据进行数据特征挖掘，确定影响备件需求的各个因素，分析出各个因素对备件需求的影响程度，在备件需求预测阶段，以经过影响程度分析处理后的元数据、各个有用的影响因素以及排序后的各个影响因素对备件需求的影响程度作为源数据，将源数据输入到基于LinearRegression、AdaBoost、GBDT的机器学习融合建模预测方法中，对未来某个月份的备件需求量进行预测分析，并输出预测结果。本发明方法能够通过供应链经济原理，做出合理的购买计划，有利于部门充分利用资源，合理地分配购买各备件数量，减少不必要的财产成本和其他运营成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高精度 备件 需求预测 方法 | ||
【主权项】：
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