一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法及系统，方法包括：采集汽车零部件需求数据

【技术实现步骤摘要】
一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，具体是一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法及系统
。

技术介绍

[0002]汽车零部件需求预测是一种通过收集和分析历史销售数据
、
市场趋势数据，预测未来汽车零部件需求量的方法，旨在帮助企业合理安排生产计划
、
优化库存处理和降低供应链成本，确保及时满足汽车零部件的市场需求
。
但是现有的汽车零部件需求预测，存在汽车零部件需求受到客户情感影响，但客户情感影响因素多
、
波动幅度大且难以预测，导致需求预测精度降低的技术问题；存在汽车零部件需求受到多个因素影响，特征维度较高，增加计算复杂度，容易造成预测模型过拟合，影响预测模型对重要因素的捕捉能力的技术问题；存在汽车零部件需求预测需要大量汽车零部件需求数据作为依据，但采集数据有限，导致对市场需求预测缺乏足够的相关数据支持的技术问题
。

技术实现思路

[0003]针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本专利技术提供了一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法及系统，针对存在汽车零部件需求受到客户情感影响，但客户情感影响因素多
、
波动幅度大且难以预测，导致需求预测精度降低的技术问题，采用情感挖掘模型，计算观察期内的平均情感值，并计算零部件销量随时间变化的函数，评估情感挖掘模型的有效性，帮助企业了解客户对产品的喜好
、
满意度和需求量，从而使汽车零部件需求预测更精准，提供更符合客户需求的产品；针对存在汽车零部件需求受到多个因素影响，特征维度较高，增加计算复杂度，容易造成预测模型过拟合，影响预测模型对重要因素的捕捉能力的技术问题，采用汽车零部件需求预测模型，进行集成特征选择，计算特征的综合权重，建立改进的堆叠框架，使用网格搜索交叉验证来调整基学习器的参数；针对存在汽车零部件需求预测需要大量汽车零部件需求数据作为依据，但模型采集汽车零部件需求数据有限，导致对市场需求预测缺乏足够的相关数据支持的技术问题，采用数据分割，并将基学习器的训练集
、
验证集和测试集拼接到元学习器上，增加样本数量，增加模型的泛化性能，得到更稳定的预测结果
。
[0004]本专利技术采取的技术方案如下：本专利技术提供的一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法，该方法包括以下步骤：步骤
S1
：采集汽车零部件需求数据，具体为明确数据收集目标和范围，根据目标和范围收集零部件历史销售数据
、
市场趋势数据，有助于了解市场需求动态和预测未来的需求趋势；
[0005]步骤
S2
：数据处理，具体为将汽车零部件需求数据进行数据清洗
、
数据存储和数据定期更新；
[0006]步骤
S3
：情感数据挖掘，具体为收集客户情感数据，构建情感挖掘模型，计算观察
期内的平均情感值，并计算零部件销量随时间变化的函数，评估情感挖掘模型的有效性，帮助企业了解客户对产品的喜好
、
满意度和需求量；
[0007]步骤
S4
：构建汽车零部件需求预测模型，具体为通过对汽车零部件需求分析，得出影响备件需求的潜在因素，经过数据清洗和处理后建立初始特征集，为了消除不相关和冗余特征，采用集成特征选择方法，通过聚合多个单独特征选择器的输出来获得最终的特征集，建立改进的堆叠模型，使用网格搜索交叉验证来调整基学习器的参数；
[0008]步骤
S5
：汽车零部件需求预测模型优化，具体为进行数据分割，并将基学习器的训练集
、
验证集和测试集拼接到元学习器上，增加样本数量，增加模型的泛化性能，得到更稳定的预测结果
。
[0009]进一步地，在步骤
S1
中，所述采集汽车零部件需求数据，包括以下步骤：步骤
S11
：明确数据收集的目标和范围，明确要收集的汽车零部件需求数据的目标和范围，包括具体的零部件类别
、
时间范围和地理范围，所述汽车零部件需求数据包括零部件历史销售数据
、
市场趋势数据；
[0010]步骤
S12
：收集零部件历史销售数据，根据汽车零部件需求数据的目标和范围，收集与零部件历史销售相关的数据，包括历史销售记录
、
历史销售额和历史销售地区；
[0011]步骤
S13
：收集市场趋势数据，收集与市场趋势相关的数据，包括经济指标
、
行业销售数据和消费者对不同零部件的需求和偏好调查
。
[0012]进一步地，在步骤
S2
中，所述数据处理，包括以下步骤：步骤
S21
：数据清洗，对汽车零部件需求数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值
、
异常值和重复值，确保数据的准确性和完整性，提高预测模型的精度；
[0013]步骤
S22
：数据存储，将采集到的汽车零部件需求数据进行存储和管理，确保数据的安全性和访问性；
[0014]步骤
S23
：数据更新，定期维护和更新汽车零部件需求数据，确保数据的时效性和准确性，适应市场变化和需求的演变
。
[0015]进一步地，在步骤
S3
中，所述情感数据挖掘，包括以下步骤：步骤
S31
：收集客户情感数据，通过爬取社交媒体
、
评论平台和问卷调查方式获取客户情感数据；
[0016]步骤
S32
：情感数据处理，对情感数据进行清洗和预处理，并进行情感特征提取；
[0017]步骤
S33
：构建情感挖掘模型，进行情感分析，计算观察期内的平均情感值，所用公式如下：；式中，
S
t
是观察期内的平均情感值，
t
是观察期时间，
c
是总观察期，
e
是用于生成情感分析的参数，
C
t
是观察期间的客户情感数据；
[0018]步骤
S34
：计算零部件销量随时间变化的函数，所用公式如下：；式中，
y
t
是零部件销量随时间
t
变化的函数，是前
p
周的销售信息，是前
q
周的情感信息，
i
和
j
分别是
p
和
q
的索引，
θ
i
是历史需求系数，
δ
j
是情感系数，
ε
t
是误差项；
[0019]步骤
S35
：评估情感挖掘模型有效性，所用公式如下：；式中，
ω
是情感挖掘模型有效性参数，
ω本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤
S1
：采集汽车零部件需求数据；步骤
S2
：数据处理，具体为将汽车零部件需求数据进行清洗
、
存储和更新；步骤
S3
：情感数据挖掘，具体为构建情感挖掘模型，计算观察期内的平均情感值和零部件销量随时间变化的函数，评估情感挖掘模型的有效性；步骤
S4
：构建汽车零部件需求预测模型，具体为采用集成特征选择方法，计算特征的综合权重，建立改进的堆叠模型，使用网格搜索交叉验证来调整基学习器的参数；步骤
S5
：汽车零部件需求预测模型优化，具体为进行数据分割，并将基学习器的训练集
、
验证集和测试集拼接到元学习器上；在步骤
S3
中，所述情感数据挖掘，包括以下步骤：步骤
S31
：收集客户情感数据，通过爬取社交媒体
、
评论平台和问卷调查方式获取客户情感数据；步骤
S32
：情感数据处理，对情感数据进行清洗和预处理，并进行情感特征提取；步骤
S33
：构建情感挖掘模型，进行情感分析，计算观察期内的平均情感值，所用公式如下：；式中，
S
t
是观察期内的平均情感值，
t
是观察期时间，
c
是总观察期，
e
是用于生成情感分析的参数，
C
t
是观察期间的客户情感数据；步骤
S34
：计算零部件销量随时间变化的函数，所用公式如下：；式中，
y
t
是零部件销量随时间
t
变化的函数，是前
p
周的销售信息，是前
q
周的情感信息，
i
和
j
分别是
p
和
q
的索引，
θ
i
是历史需求系数，
δ
j
是情感系数，
ε
t
是误差项；步骤
S35
：评估情感挖掘模型有效性，所用公式如下：；式中，
ω
是情感挖掘模型有效性参数，
ω
的值越小，模型的预测能力就越好，
N
是情感挖掘模型的样本数量，
tred
是使用情感挖掘模型获得的客户情感数据估计值即
S
t
，
true
是客户情感数据的实际值，是数据采集得到的值
。2.
根据权利要求1所述的一种基于集成学习的汽车零部件需求预测方法，其特征在于：在步骤
S4
中，所述构建汽车零部件需求预测模型，包括以下步骤：步骤
S41
：汽车零部件需求分析，零部件需求和故障发生
、
维护活动
、
设备年龄和运行条件有关，通过三级维修保障流程的分析，获取更全面的影响汽车零部件需求的潜在因素；步骤
S42
：建立初始特征集，将更全面的影响汽车零部件需求的潜在因素进行数据清洗和预处理，得到初始特征集；步骤
S43
：集成特征选择方法，将初始特征集输入到单独的特征选择器中，聚合多个单
独的特征选择器的输出得到最终的特征集，选择三个基本特征选择方法进行特征的综合权重计算，包括递归特征消除和交叉验证
、
主成分分析和随机森林；步骤
S44
：计算特征的综合权重，将特征重要性排序为三个序列，
w1、w2
和
w3
，定义
a
是一个特征，特征
a
的权重通过特征
a
在序列中的位置获得，用
ξ
（
a
）表示，综合三种方法中特征的位置得到特征的综合权重，并根据特征的综合权重依次剔除特征，投入模型训练和测试，通过评估模型性能确定最佳特征子集，计算特征的综合权重，所用公式如下：；式中，
weight
（
a
）是特征的综合权重，用
w1_
ξ
（
a
）<...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭志，
申请(专利权)人：宁德市天铭新能源汽车配件有限公司，
类型：发明
国别省市：