一种基于气象事件的需求量预测方法和系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于气象事件的需求量预测方法和系统，涉及数学建模技术领域。系统包括：天气采集模块，用于采集后续时段的气象事件以及每个气象事件出现的次数；数据库，用于存储多个气象事件中每个气象事件对目标物的需求量的影响权重，历史需求量，气象事件出现的次数；预测模块用于得到每个历史时段的气象综合影响权重和后续时段的气象综合影响权重；将多个历史时段的气象综合影响权重、历史需求量和后续时段的气象综合影响权重输入至训练好的预测模型，得到需求量预测值。本实施例引入气象事件对需求量的影响权重，通过预测模型预测未来需求量，提高预测准确性。提高预测准确性。提高预测准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于气象事件的需求量预测方法和系统


[0001]本专利技术实施例涉及数学建模技术，尤其涉及一种基于气象事件的需求量预测方法和系统。

技术介绍

[0002]很多物资的需求量会受天气事件的影响，例如雨雪天气会使汽车备件、防汛物资等的需求量上升。对于供应商来说，准备充足的物资直接影响到消费者的满意度甚至是社会的正常运转。
[0003]目前，供应商一般是收听天气预报后，凭借以往经验储备一定数量的物资，但是人为经验的准确性太低。尤其是突发的气象事件，可能会造成某些品类汽车备件需求在短时间内的激增，如果供应商无法满足该激增的需求，会极大延缓客户的维修需求，从而导致客户满意度下降。因此，急需要一种可以根据未来气象事件进行需求量预测的方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种基于气象事件的需求量预测方法和系统，引入气象事件对需求量的影响权重，通过预测模型预测未来需求量，提高预测准确性。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于气象事件的需求量预测系统，包括：天气采集模块，用于采集后续时段的气象事件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于气象事件的需求量预测系统，其特征在于，包括：天气采集模块，用于采集后续时段的气象事件以及每个气象事件出现的次数；数据库，用于存储多个气象事件中每个气象事件对目标物的需求量的影响权重，以及多个历史时段的历史需求量，每个历史时段每个气象事件出现的次数；预测模块存储有预测模型，所述预测模块用于根据每个气象事件对所述需求量的影响权重和每个历史时段每个气象事件出现的次数，得到每个历史时段的气象综合影响权重；根据每个气象事件对所述需求量的影响权重和后续时段每个气象出现的次数，得到后续时段的气象综合影响权重；所述预测模块还用于将多个历史时段的气象综合影响权重、历史需求量和后续时段的气象综合影响权重输入至训练好的预测模型，得到所述预测模型输出的后续时段需求量预测值。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，还包括：预警模块，用于如果所述后续时段的气象事件包括极端气象事件，基于所述需求量预测值进行预警。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述预警模块与供应商客户端的人机交互界面通信连接；所述预警模块用于将预警信息和弹窗指令发送至人机交互界面，以供所述人机交互界面显示弹窗并在弹窗中显示预警信息；其中，所述预警信息至少包括极端气象事件、目标物和需求量预测值。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预测模型为transformer模型；所述transformer模型包括Embedding环节，与所述Embedding环节的输出连接的Decode环节，与所述Decode环节的输出连接的线性层。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述预测模块在将多个历史时段的气象综合影响权重、历史需求量和后续时段的气象综合影响权重输入至训练好的预测模型，得到所述预测模型输出的后续时段需求量预测值时，具体用于：将多个历史时段的气象综合影响权重进行升维处理，将所述多个历史时段的历史需求量进行升维处理，将后续时段的气象综合影响权重进行升维处理；将升维处理后的多个历史时段的气象综合影响矩阵和历史需求量矩阵，以及多个历史时段的气象综合影响矩阵中各元素的位置矩阵进行对应元素相加；将相加后的矩阵输入至transformer模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：申玲彩，惠怡静，马政宇，张中泽，李茂莹，单泽萌，尹月华，肖夏，李宁宁，
申请(专利权)人：中汽数据天津有限公司，
类型：发明
国别省市：