[发明专利]基于特征提取和改进随机森林的物资需求预测方法

摘要

本发明涉及一种基于特征提取和改进随机森林的物资需求预测方法，包括：导入历史项目数据中的物资需求数据以及与物资需求对应的项目属性数据，进行数据提取得到项目物资历史数据集；基于建立的行业与工程分类知识库，对项目物资历史数据集进行分组；依据项目属性数据对物资在历史项目中的重要性排序，筛选出需进行预测的物资种类；利用与每种所述物资种类对应的物资分组历史数据训练对应的随机森林模型；输入需预测物资的种类，获取该物资的项目属性数据，导入对应的随机森林模型预测该物资的需求量。本发明不仅提高了预测效率，同时提高了非平衡数据的预测性能。