[发明专利]一种用于风电机组零部件的需求预测方法在审
| 申请号： | 201810620076.2 | 申请日： | 2018-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN108898245A | 公开（公告）日： | 2018-11-27 |
| 发明（设计）人： | 宋悦琳;张延迟;张倩;李鹏飞;万辉 | 申请（专利权）人： | 上海探能实业有限公司;快备新能源科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/08;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201100 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于风电机组零部件的需求预测方法，该需求预测方法采用BP神经网络预测模型，BP神经网络预测模型对某一种风电机组零部件设备的预期失效并替换的数量进行预测，BP神经网络预测模型通过给定的输入量和输出量训练出能够表达它们之间内在关系的网络，得到一个能够反映出各种影响因素与设备故障之间数量关系的函数，并运用现有的数据预测结果，达到准确预测需求的目标。本发明中的需求预测方法是以专家经验得到需求数量的决策提供理论依据，将零部件需求预测的不确定性和经验判断通过数学模型转化为具有指导意义的可重复的系统库存管理方法，帮助风电企业更好地管理仓库，降低库存占用资金，从而达到减少成本的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 需求预测 风电机组 预测模型 零部件 不确定性 管理仓库 经验判断 库存管理 内在关系 设备故障 数据预测 数量关系 数学模型 影响因素 专家经验 可重复 输出量 输入量 预测 风电 替换 占用 库存 转化 决策 网络 帮助 资金 | ||
【主权项】：
1.一种用于风电机组零部件的需求预测方法，其特征在于：所述需求预测方法采用BP神经网络预测模型，所述BP神经网络预测模型对某一种风电机组零部件设备的预期失效并替换的数量进行预测，所述BP神经网络预测模型通过给定的输入量和输出量训练出能够表达它们之间内在关系的网络，得到一个能够反映出各种影响因素与设备故障之间数量关系的函数，并运用现有的数据预测结果，达到准确预测需求的目标。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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