摘要
本发明涉及一种铁路物资需求预测方法、装置及电子设备,该方法包括:根据铁路物资的基础分类和影响因素,获取全量或部分用户在设定周期内各品类的物资实际出库数据、调整数据及影响因素对应的数据,并对获取的数据进行数据处理,以分析其消耗的时序规律;基于获取的数据和时序规律,对铁路物资进行细分与属性特征分析,并对未来时间周期的需求量进行预测;基于需求预测的数个结果,构建自动选择最优需求预测结果的机制,并输出误差分析结果;基于误差分析结果,构建所选需求预测模型的自适应调整机制。本发明能够充分保证需求预测的准确率,为铁路物资需求提供决策支持。
技术关键词
物资需求预测
需求预测模型
铁路
误差
数据
周期
时序
车型
BP神经网络
电子设备
机制
算术平均值
基础
处理器
样本
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参数
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