一种基于间歇性拟合指标的备件需求预测方法

本发明公开了一种基于间歇性拟合指标的备件需求预测方法，包括以下步骤：1)获取备件数据集，针对备件数量进行数据清洗；2)获取备件需求数据集，将备件需求数据集进行转换为备件需求序列；3)对备件需求序列进行数据清洗；4)获取各备件需求序列的间歇性指标；5)根据平均需求间隔与需求量变异程度，对各备件需求序列进行归类；6)间歇性拟合指标构建；7)基于间歇性拟合指标对各备件需求序列进行聚类；8)建立BP神经网络备件需求预测模型，使用步骤7)中的备件需求序列作为BP神经网络预测模型的输入数据，进行模型训练；9)使用训练获得的模型进行备件需求预测。本发明预测模型能更好地捕捉序列的特征从而提高模型的预测效果。