基于粒度计算与模糊规则的钢卷仓储吞吐量长期预测

• 作者: 姬克 黄细霞 卢占标 鲍佳松
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 关键词: 粒度计算 模糊规则 钢卷吞吐量预测 时间序列分析 长期预测
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 计算与测试|Calculation & Test
• 页码范围: 124-127
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)05-0124-04

摘要

为了实现对钢卷仓储吞吐量的长期预测,以便帮助钢铁物流园区提前规划库位分配和装备准备,降低物流成本和物流园区的空置率,提出基于粒度计算和模糊规则的钢卷仓储吞吐量长期预测模型.通过时间序列分解模型将原始时间序列分解,分别将分解后的数据划分为多个数据粒并对其进行聚类,根据信息粒的类别建立模糊逻辑关系.根据模糊规则实现对未来7天的预测并不断迭代实现对四周的吞吐量预测.选用某无水港2014年至2018年的吞吐量数据进行验证,实验结果表明:所提出的预测方法结果能够满足钢铁物流规划需求,长期预测精度高于ARIMA模型.