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摘要：本申请提供一种基于时间断面的电力物资综合仓库调度预测系统。本申请通过将电力物资的需求信息以不同周期进行截断和拓展，获得不同类型电力物资需求的周期性特征。通过对该周期性特征进行小波变换可提取出各类电力物资出入库需求所对应的时域和频域特征。由此，通过对其特征序列进行累加可有效提取其出入库需求的时频分布，从而筛选拟合出最能表达出入库需求分布状态的预测模型。由此，本申请能够基于该模型，通过对历史需求的迭代训练获得更为准确的预测模型，以根据该模型有效预估出各类型电力物资的出入库需求，从而基于该需求预先对仓库内部物资和仓位进行调度，以提高出入库的吞吐效率。
主权项：1.一种基于时间断面的电力物资综合仓库调度预测系统，其特征在于，包括：根据ti时刻对ci类型电力物资的需求生成其所对应的时间序列ti，ci，分别以不同的周期T截断所述时间序列ti，ci，获得基于不同截断周期T的截断序列Tti，ci；对上述的各个截断序列Tti，ci分别按照电力物资类型ci提取出各类型电力物资的需求量与时间的对应关系序列，并按照截断周期T对各对应关系序列进行拓展，对拓展后的各序列分别进行离散小波变换，并对其变换所得的系数向量进行特征序列提取；将提取所获得的各特征序列进行累加生成特征峰值序列，调用K-NN算法寻找与所述特征峰值序列最相近的n个特征序列；分别计算n个特征序列与所述特征峰值序列之间的皮尔逊相关系数，然后按照皮尔逊相关系数筛选出相关性最大的特征序列，以该特征序列所对应的离散小波变换的系数向量作为基准，计算n个特征序列的误差分布；采用高斯混合模型，对各特征序列的误差分布进行拟合，获得预测模型；基于仓库系统中实时的物资状况，根据所述预测模型，迭代计算出与预测模型差距最小的各类型物资的调度量。
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百度查询： 内蒙古电力(集团)有限责任公司电能计量分公司 基于时间断面的电力物资综合仓库调度预测系统
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