基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法与流程

技术特征：

1.一种基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，其特征在于，步骤2.1)包括：

3.根据权利要求1所述的基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，其特征在于，步骤2.3)中依据两种模型分别预测未来一年的各月的各种业扩物资需求，得出各个月的物资需求预测量后，结合补库策略计算各月物资的补库量，核心是在每个需求月的补库时间检查库存水平，并根据每月需求预测、安全库存、当月初库存水平来决定补货量；计算流程通过以下参数表示：

4.根据权利要求1所述的基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，其特征在于，步骤2.2)的算法替换为arima或者lstm构建模型。

5.根据权利要求1或3所述的基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，其特征在于，步骤2.3)后具体执行步骤2.4)、仓库自动分配：首先从原始的采购到货及领用物资数据宽表中提取当地位置信息，仓库，物资，删除有缺失值的行，并汇总成物料-当地-仓库数据，生成多维存储关系表。

技术总结
本发明涉及一种基于投资比率和时序算法的电网业扩物资需求预测方法，包括如下步骤：1)、数据准备及预处理：采集所需数据，包括业扩档案信息、业扩工程信息、库存情况信息；完成采集数据的汇总和清洗工作，包括异常值清洗，缺失值填充，对数据进行整合处理；2)、建模分析：开展基于大数据分析的物资需求预测、物资动态补库建模和统计分析工作，开展建模技术与具体场景的适配性分析，完成大数据模型构建及迭代优化；2.1)、基于物资采购投资比率的物资需求预测模型；2.2)、采用基于Holt‑Winters等时序预测算法的方法构建预测模型；2.3)、物资动态补库模型构建。

技术研发人员：胡波,安海军,史雷,时娟,孙道盛,沈继芳,高莲君,罗希亮,苏雯,樊斌,王新儒,王毅,张娟,李雪,何方,王治利,于伟,王晓强
受保护的技术使用者：国网甘肃省电力公司兰州供电公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8