论文摘要
随着社会经济的飞速发展,电网企业对于电力物资的需求日益增多,物资需求精益化管理面临着物资种类繁多、周期多变、数据失真、预测困难等诸多问题。为此,从物资需求特性出发,通过分析各类物资的需求特征,挖掘需求规律,并建立时间序列、 LSTM(长短期记忆网络)神经网络模型、灰色预测等算法模型对电力物资开展精准预测,以保证电力企业正常生产,节约采购成本和库存成本,提高企业竞争力。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 黄宏和,吴臻,琚军,章斌,王雪峰,潘永贺,郑辉,赵仲夏
关键词: 需求特性,时间序列,灰色预测,量化预测
来源: 浙江电力 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司
基金: 国网浙江省电力有限公司衢州供电公司科技项目(5211QZ170003)
分类号: TM73
DOI: 10.19585/j.zjdl.201907013
页码: 75-80
总页数: 6
文件大小: 223K
下载量: 189
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