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申请/专利权人：成都富凯飞机工程服务有限公司;成都摩尔环宇测试技术有限公司

摘要：本发明提供一种航材备件预测方法及系统，涉及航材备件技术领域，该方法包括以下步骤：接收到航材的预测请求后，获取历史维修消耗总数据以及该航材的历史消耗总数据，调用时间序列算法构建预测模型；历史维修消耗总数据作为第一训练集，将第一训练集输入预测模型进行训练，预测下一时段的维修消耗数据，得到预测维修消耗数据；从历史维修消耗总数据中获取当前时段的历史维修消耗数据，通过预测维修消耗数据和当前时段的历史维修消耗数据，确定下一时段维修消耗数据的增长因子；航材的历史消耗总数据作为第二训练集，将第二训练集输入预测模型进行训练，利用增长因子预测下一时段该航材的消耗数据，得到该航材的预测备件数据。提高了备件预测精度。

主权项：1.一种航材备件预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、接收到航材的预测请求后，获取历史维修消耗总数据以及该航材的历史消耗总数据，调用时间序列算法构建预测模型；S200、所述历史维修消耗总数据作为第一训练集，将所述第一训练集输入预测模型进行训练，预测下一时段的维修消耗数据，得到预测维修消耗数据；S300、从所述历史维修消耗总数据中获取当前时段的历史维修消耗数据，通过所述预测维修消耗数据和当前时段的历史维修消耗数据，确定下一时段维修消耗数据的增长因子；S400、所述航材的历史消耗总数据作为第二训练集，将所述第二训练集输入预测模型进行训练，利用增长因子预测下一时段该航材的消耗数据，得到该航材的预测备件数据；将所述第一训练集输入预测模型进行训练，预测下一时段的维修消耗数据，得到预测维修消耗数据，具体步骤如下：S210、按照时间轴分割所述历史维修消耗总数据，得到N个时段的历史维修消耗数据；S220、将N个时段的所述历史维修消耗数据依次输入预测模型，得到训练后的预测模型；S230、将N时段的所述历史维修消耗数据输入训练后的预测模型，得到N+1时段的预测维修消耗数据；所述下一时段维修消耗数据的增长因子为预测维修消耗数据和当前时段的历史维修消耗数据的比值，公式如下： ，其中，表示N+1时段维修消耗数据的增长因子或下一时段维修消耗数据的增长因子，其中，每一时段有个月；表示N+1时段的预测维修消耗数据；表示N时段的历史维修消耗数据或当前时段的历史维修消耗数据；将所述第二训练集输入预测模型进行训练，利用增长因子预测下一时段该航材的消耗数据，得到该航材的预测备件数据，具体步骤如下：S410、按照分割所述历史维修消耗总数据的时段对历史消耗总数据进行分割，得到M个时段的历史消耗数据；S420、按照时间序列将所述历史消耗数据和历史维修消耗数据一一对应；S430、通过增长因子以及对应的所述历史消耗数据和历史维修消耗数据，利用以下公式，确定未来1个月该航材的预测备件数据； ，其中，表示未来1个月航材P的预测备件数据；表示权重,；表示M时段航材P的个月的历史消耗数据；表示高斯密度函数；z表示预测的月份数；表示高斯密度函数的方差；S440、通过所述=1时该航材的预测备件数据，确定未来z个月该航材的预测备件数据，公式如下： ，其中，表示未来z个月航材P的预测备件数据。

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