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摘要：本发明涉及物资管理技术领域，尤其涉及一种基于梯度提升决策树算法的应急物资库存测算方法，具体如以下步骤，对数据集分组聚合，以物料和仓库组合单一分组，对单一分组数据做时序分析，对数据使用ADF测试，对数据做相关性分析，筛选可用的数据属性，采用梯度提升树算法对数据集做拆分，完成模型构建，使用测试集对模型进行验证，并通过业界通用指标实现模型效果的量化评估，对测试集中的预测值和真实值对比。该应急物资库存测算方法，模型嵌入现有系统，结合现有管理模式，动态计算应急库存储备，自动在系统中更新原有阈值，持续优化应急储备策略，可加入季节性特性因素，动态预测应急物资储备，并定期更新模型，以适应业务的变化。
主权项：1.一种基于梯度提升决策树算法的应急物资库存测算方法，其特征在于，具体如以下步骤：S1、对数据集分组聚合，以物料和仓库组合单一分组，按月累计出库数量、用“0”值填充缺失月份；S2、对单一分组数据做时序分析，通过对数据样貌洞察了解数据特性；S3、对数据使用ADF测试来检查这个特定组合的数据的平稳性；S4、对数据做相关性分析；S5、筛选可用的数据属性，包括物料、仓库、仓库面积、出库时间；S6、采用梯度提升树算法对数据集做拆分；S7、通过机器学习算法实现对训练集内部数据特征的学习和拟合，完成模型构建；S8、使用测试集对模型进行验证，并通过业界通用指标实现模型效果的量化评估，对测试集中的预测值和真实值对比；S9、通过使用管理系统对上述步骤进行计算、统计和管理。
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