[发明专利]一种电力物资交叉估算系统及其方法

说明书

本发明涉及电力物资管理领域，具体是一种电力物资交叉估算系统，包括：输入模块、储存模块、汇总模块、计算模块，用于数据间的计算、排序模块，用于将计算模块中的数据进行排序、回归模型和处理器，一种电力物资交叉估算方法，包括步骤S1、分类数据集的建立，S2、根据分类数据集建立总数据集，S3、与目标物资相关性分析，S4、训练回归模型，得到估算模型；解决因物资之间的内在关联关系复杂，关联性差导致的对物资采购预估量不准确，实用性较差的问题。

技术领域

本发明涉及电力物资管理领域，具体是指一种电力物资交叉估算系统及其方法。

背景技术

电力物资管理是企业物资管理的重要组成，是指在电力企业的正常运营过程中发生的对各种需要订购、运输、储备、供应的物资进行组织、计划、协调和控制的一种企业运营活动，也是电力企业管理的重要组成部分。

现有技术的电力物资管理由于历史数据匮乏和外部随机事件等因素影响，现有时序预测模型对物资采购量估算精度难以保证，实用性较差，物资之间的内在关联关系复杂，导致现有的时序预测模型不敏感，实用性差。

发明内容

基于以上问题，本发明提供了一种电力物资交叉估算系统及其方法，解决因物资之间的内在关联关系复杂，关联性差导致的对物资采购预估量不准确，实用性较差的问题。

为解决以上技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种电力物资交叉估算系统，包括：

输入模块，用于输入各项数据；

储存模块，用于储存输入的各项数据；

汇总模块，用于将数据进行汇总；

计算模块，用于数据间的计算；

排序模块，用于将计算模块中的数据进行排序；

回归模型，用于输入参数后学习得到最终的估算模型；

处理器，用于调用各个模块以及数据的传输。

进一步，所述回归模型采用线性回归模型或神经网络模型。

一种电力物资交叉估算方法，采用一种电力物资交叉估算系统，包括如下步骤：

S1、利用输入模块输入每类物资在单个项目下往年的使用量，并保存至储存模块中形成分类数据集；

S2、利用汇总模块将分类数据集汇总，形成所有项目的各类物资往年使用情况的总数据集；

S3、在总数据集内，通过计算模块对目标物资进行相关性分析，得到单个项目的目标物资关联数据集；

S4、选定待预测项目和目标物资，在目标物资关联数据集中选择对应的非目标物资，将目标物资往年使用量向量作为输入特征，将非目标物资的往年使用量向量作为输出特征，输入特征和输出特征输入回归模型中进行参数学习后得到该目标物资在待预测项目上的估算模型。

进一步，所述步骤S3中，目标物资相关性分析方法包括：

将目标物资在该项目下每年的使用量组织为一个向量X，将其中一个非目标物资在该项目下每年的使用量组织为一个向量Y，用计算模块通过皮尔逊相关系数方法计算X与Y之间的系数，得到关联度系数并对关联度系数进行排序。

进一步，皮尔逊相关系数计算方法包括：

S31、计算目标物资在该项目下第i年的使用量向量与非目标物资每年在该项目下每年的使用量向量的系数r_i，公式为：