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核电仪控柜前期物料预测方法、系统、设备、介质及产品 

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申请/专利权人:中核控制系统工程有限公司

摘要:本发明公开的核电仪控柜前期物料预测方法、系统、设备、介质及产品,涉及物料预测领域。本发明在分别构建核电仪控柜类型预测模型、核电仪控柜数量预测模型和核电仪控柜物料预测模型之后,将预处理后的提取得到的项目数据分别输入上述构建的模型中,就可以得到预测结果,然后,基于预测结果生成核电仪控柜前期物料预测报告,并进行可视化显示。可见,本发明通过先进的机器学习算法进行结果预测,能够提高机柜方案与物料预测的准确性和效率,从而为核电项目的报价和需求计划等相关决策提供更强的数据支持。

主权项:1.一种核电仪控柜前期物料预测方法,其特征在于,所述方法包括:提取核电仪控柜的项目数据;对所述项目数据进行预处理得到预处理数据;分别构建核电仪控柜类型预测模型、核电仪控柜数量预测模型和核电仪控柜物料预测模型;将所述预处理数据分别输入至所述核电仪控柜类型预测模型、所述核电仪控柜数量预测模型和所述核电仪控柜物料预测模型,得到预测结果;基于所述预测结果生成核电仪控柜前期物料预测报告,并对所述核电仪控柜前期物料预测报告进行可视化显示;分别构建核电仪控柜类型预测模型、核电仪控柜数量预测模型和核电仪控柜物料预测模型,具体包括:从历史项目成果中提取与核电仪控柜方案预测以及核电仪控柜物料预测相关的数据,得到历史项目数据;对所述历史项目数据进行数据预处理得到预处理历史数据;基于所述预处理历史数据进行特征值的选取与处理,得到预测模型特征值;合并所述预测模型特征值得到数据集;将所述数据集划分为训练集和测试集,采用所述训练集和所述测试集分别训练和测试随机森林模型、线性回归模型和支持向量机模型;将训练好的随机森林模型作为所述核电仪控柜类型预测模型,将训练好的线性回归模型作为所述核电仪控柜数量预测模型,将训练好的支持向量机模型作为所述核电仪控柜物料预测模型;在基于所述预处理历史数据进行特征值的选取与处理,得到预测模型特征值的过程中,针对核电仪控柜类型的预测,选取的特征值包括:项目类型、堆型、设计院IO点、网络类型、通讯类型和信号类型;针对核电仪控柜数量的预测,选取的特征值包括:设计院IO点、核电仪控柜房间分布、核电仪控柜供电类型、信号类型和核电仪控柜数量;针对核电仪控柜物料的预测,选取的特征值包括:核电仪控柜类型、核电仪控柜数量、设计院IO点、供电类型、主料清单和辅料清单。

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