[发明专利]一种发电企业设备库存备品数量的预测评估方法

摘要

本发明公开了一种发电企业设备库存备品数量的预测评估方法，属于配用电技术领域，包括如下四个阶段：数据收集阶段，数据处理阶段、迭代调整阶段和最终评估模型；使用一种结合主成分分析法(PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS,简称PCA)和极限学习机(EXTREME LEARNING MACHINE,简称ELM)，对电厂仓储根据时间点和当前备品量等因素对备品数量进行评估。

主权项

1.一种发电企业设备库存备品数量的预测评估方法，其特征在于，包括如下四个阶段：数据收集阶段，数据处理阶段、迭代调整阶段和最终评估模型；所述数据收集阶段依次包括：实时数据收集，原始数据整理，原始数据集和生成评估模型；所述数据处理阶段依次包括：初始数据归一化处理，主成分分析法对训练样本进行处理，处理后数据；所述迭代调整阶段依次包括：极限学习机构造网络进行模型训练，临时评估模型和预测结果测试。