基于物资需求特性量化预测未来需求的方法

• 作者: 吴臻 潘永贺 王雪峰 琚军 章斌 赵仲夏 郑辉 黄宏和
• 来源期刊: 浙江电力
• 学科: 工学
• 关键词: 需求特性 时间序列 灰色预测 量化预测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 电力大数据
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TM63
• 字数: 4656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19585/j.zjdl.201907013

摘要

随着社会经济的飞速发展, 电网企业对于电力物资的需求日益增多, 物资需求精益化管理面临着物资种类繁多、周期多变、数据失真、预测困难等诸多问题.为此, 从物资需求特性出发, 通过分析各类物资的需求特征, 挖掘需求规律, 并建立时间序列、 LSTM(长短期记忆网络)神经网络模型、灰色预测等算法模型对电力物资开展精准预测, 以保证电力企业正常生产, 节约采购成本和库存成本,提高企业竞争力.