维修器材预测方法、终端及存储介质技术

本发明专利技术涉及维修器材库存预测技术领域，尤其涉及一种维修器材预测方法、终端及存储介质，本发明专利技术方法首先获取维修器材的消耗序列，然后根据消耗序列，确定维修器材的需求间隔特性，然后根据间隔特性选取预测模型，根据预测模型获取维修器材的消耗预测。本发明专利技术实施方式中，其根据现有的消耗序列，选择不同的预测模型，因此能够保证预测的准确性，从而降低因不合理预测导致维修器材重复调运的问题。本发明专利技术维修器材预测方法，其在需求间隔特性为常用维修器材时，通过灰色预测模型预测需求量，并在预测结束后，经过精度检验，验证预测的精度，因此，本发明专利技术实施方式方法的预测准确度能够得到保证。保证。保证。

【技术实现步骤摘要】
维修器材预测方法、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及维修器材库存预测
，尤其涉及一种维修器材预测方法、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]重大活动演习，是在想定情况诱导下进行的指挥和行动的演练，是在完成理论学习和基础训练之后实施的，近似实战的综合性训练，是重大活动的高级阶段。
[0003]演习的组织和实施体现了高超的艺术。一是组织工作非常复杂。重大活动演习多为多工种联合演习，组织协调、相互协同工作量相当繁重。要求指挥员头脑清醒、反应果断。二是容易发生误伤事故。重大活动演习中的人员误伤是很难避免的。为防事故的发生，要做好周密计划，充分的准备；要有严格的纪律；要反复组织协同；要制订各种安全措施。只有这样才能即保证演习效果，又防止事故发生。
[0004]合理控制维修器材的库存数量是重大活动演习准备工作中的重要一环。准确的需求预测是进行科学合理的维修器材库存的前提。基于此，需要开发设计出一种维修器材预测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施方式提供了一种维修器材预测方法、终端及存储介质，用于解决现有技术中维修器材需求预测不合理导致需要反复调运维修器材的问题。
[0006]第一方面，本专利技术实施方式提供了一种维修器材预测方法，包括：
[0007]获取维修器材的消耗序列，所述消耗序列用于表征维修器材需求量随时间变化的特性；
[0008]根据所述消耗序列，确定需求间隔特性；
[0009]根据所述需求间隔特性，选取维修器材消耗预测模型；r/>[0010]将所述消耗序列输入至所述器材消耗预测模型，获取维修器材预测需求量。
[0011]在一种可能实现的方式中，所述根据所述消耗序列，确定需求间隔特性，包括：
[0012]根据所述消耗序列，计算获得平均需求间隔以及非零需求值的变异系数，其中，所述非零需求值的变异系数通过第一公式确定，所述第一公式为：
[0013][0014]式中，CV()是非零需求值的变异系数，x为维修器材的消耗序列，μ为维修器材平均需求间隔的均值，σ为维修器材需求间隔的标准差；
[0015]根据所述平均需求间隔以及所述非零需求值的变异系数，确定维修器材的需求间隔特性。
[0016]在一种可能实现的方式中，所述需求间隔特性包括：常用维修器材以及不常用维修器材，所述根据所述需求间隔特性，选取维修器材消耗预测模型，包括：
[0017]对于常用维修器材选用灰色预测模型，所述灰色预测模型的构建步骤包括：
[0018]将所述维修器材的消耗序列进行1
‑
AGO变换，获得一阶累加维修器材消耗数据序列；
[0019]根据所述维修器材的消耗序列以及所述一阶累加维修器材消耗数据序列，获得参数列；
[0020]将所述参数列代入白化方程，获得维修器材消耗预测模型。
[0021]在一种可能实现的方式中，所述将所述维修器材的消耗序列进行1
‑
AGO变换，获得一阶累加维修器材消耗数据序列，包括：
[0022]根据所述维修器材的消耗序列建立维修器材消耗原始数据序列，所述维修器材消耗原始数据序列为：
[0023]X0(t)＝{x0(1)，x0(2)，x0(3)，...，x0(t)}
[0024]式中，X0()为维修器材消耗原始数据序列，t为时刻，x0(t)为t时刻的维修器材消耗；
[0025]根据所述维修器材消耗原始数据序列计算获得所述一阶累加维修器材消耗数据序列，所述一阶累加维修器材消耗数据序列为：
[0026]X1(t)＝{x1(1)，x1(2)，x1(3)，...，x1(t)}
[0027]式中，X1()为一阶累加维修器材消耗数据序列，x1()根据第二公式计算获得，所述第二公式为：
[0028][0029]在一种可能实现的方式中，在所述根据所述维修器材消耗原始数据序列计算获得所述一阶累加维修器材消耗数据序列，之后，还包括检查适用性步骤，所述适用性步骤包括：
[0030]根据所述一阶累加维修器材消耗数据序列以及第三公式计算获得级比，所述第三公式为：
[0031][0032]式中，ρ()为级比；
[0033]根据所述级比确定第四公式，并确定所述维修器材消耗原始数据序列是否满足所述第四公式，所述第四公式为：
[0034][0035]若所述维修器材消耗原始数据序列不是满足所述第四公式，则重新选取维修器材消耗预测模型。
[0036]在一种可能实现的方式中，所述根据所述维修器材的消耗序列以及所述一阶累加维修器材消耗数据序列，获得参数列，包括：
[0037]根据所述维修器材消耗原始数据序列、所述一阶累加维修器材消耗数据序列以及第五公式，获得参数列，所述第五公式为：
[0038][0039][0040]Y
N
＝[x0(2)，x0(3)，...，x0(n)]T
[0041]式中，为参数列，a为第一参量，b为第二参量。
[0042]在一种可能实现的方式中，所述将所述参数列代入白化方程，获得维修器材消耗预测模型，包括：
[0043]所述维修器材消耗预测模型为：
[0044][0045][0046]式中，所述为维修器材预测需求量。
[0047]在一种可能实现的方式中，在所述将所述消耗序列输入至所述器材消耗预测模型，获取维修器材预测需求量之后，包括：
[0048]模型精度检验步骤，所述模型精度检验步骤包括：
[0049]根据所述消耗序列、所述维修器材消耗预测模型以及第六公式获得预测模型精度方差比以及小误差概率，所述第六公式为：
[0050][0051][0052][0053][0054][0055][0056]式中，S1为原始数据序列的均方差，S2为残差的均方差，C为预测模型精度方差比，
户为小误差概率，为将消耗序列输入到维修器材消耗预测模型中获得的t时刻的维修器材预测需求量；
[0057]根据所述预测模型精度方差比、所述小误差概率以及阈值，确定所述维修器材消耗预测模型的精度等级。
[0058]第二方面，本专利技术实施方式提供了一种终端，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0059]第三方面，本专利技术实施方式提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面或第一方面的任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0060]本专利技术实施方式与现有技术相比存在的有益效果是：
[0061]本专利技术实施方式公开了的一种维修器材预测方法，其首先获取维修器材的消耗序列，然后根据消耗序列，确定维修器材的需求间隔特性，然后根据间隔特性选取预测模型，根据预测模型获取维修器材的消耗预测。本专利技术实施方式中，其根据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种维修器材预测方法，其特征在于，包括：获取维修器材的消耗序列，所述消耗序列用于表征维修器材需求量随时间变化的特性；根据所述消耗序列，确定需求间隔特性；根据所述需求间隔特性，选取维修器材消耗预测模型；将所述消耗序列输入至所述器材消耗预测模型，获取维修器材预测需求量。2.根据权利要求1所述的维修器材预测方法，其特征在于，所述根据所述消耗序列，确定需求间隔特性，包括：根据所述消耗序列，计算获得平均需求间隔以及非零需求值的变异系数，其中，所述非零需求值的变异系数通过第一公式确定，所述第一公式为：式中，CV()是非零需求值的变异系数，x为维修器材的消耗序列，μ为维修器材平均需求间隔的均值，σ为维修器材需求间隔的标准差；根据所述平均需求间隔以及所述非零需求值的变异系数，确定维修器材的需求间隔特性。3.根据权利要求1所述的维修器材预测方法，其特征在于，所述需求间隔特性包括：常用维修器材以及不常用维修器材，所述根据所述需求间隔特性，选取维修器材消耗预测模型，包括：对于常用维修器材选用灰色预测模型，所述灰色预测模型的构建步骤包括：将所述维修器材的消耗序列进行1
‑
AGO变换，获得一阶累加维修器材消耗数据序列；根据所述维修器材的消耗序列以及所述一阶累加维修器材消耗数据序列，获得参数列；将所述参数列代入白化方程，获得维修器材消耗预测模型。4.根据权利要求3所述的维修器材预测方法，其特征在于，所述将所述维修器材的消耗序列进行1
‑
AGO变换，获得一阶累加维修器材消耗数据序列，包括：根据所述维修器材的消耗序列建立维修器材消耗原始数据序列，所述维修器材消耗原始数据序列为：X0(t)＝{x0(1),x0(2),x0(3),
…
,x0(t)}式中，X0()为维修器材消耗原始数据序列，t为时刻，x0(t)为t时刻的维修器材消耗；根据所述维修器材消耗原始数据序列计算获得所述一阶累加维修器材消耗数据序列，所述一阶累加维修器材消耗数据序列为：X1(t)＝{x1(1),x1(2),x1(3),
…
,x1(t)}式中，X1()为一阶累加维修器材消耗数据序列，x1()根据第二公式计算获得，所述第二公式为：5.根据权利要求4所述的维修器材预测方法，其特征在于，在所述根据所述维修器材消耗原始数据序列计算获得所述一阶累加维修器材消耗数据序列，之后，还包括检查适用性

【专利技术属性】
技术研发人员：李万领，孙江生，王正军，吕艳梅，张连武，连光耀，王韶光，王宁，李会杰，
申请(专利权)人：中国人民解放军三二一八一部队，
类型：发明
国别省市：