不常用備件需求預測模型與方法研究.pdf

1、備件管理是設備管理工作的一項重要內容，它與企業(yè)的生產(chǎn)運行績效和經(jīng)濟效益密切相關。既滿足設備維護檢修需要，又合理占用資金是備件庫存管理的基本原則，準確的備件需求預測對于備件庫存控制與優(yōu)化十分重要。不常用備件具有使用頻次低、間隔期長且需求不確定等特征，這使得該類備件需求的預測非常困難。目前在不常用備件需求預測上常用的指數(shù)平滑法、Croston方法等均不能提供令人滿意的預測準確度。本文在對不常用備件需求數(shù)據(jù)特征和現(xiàn)有預測方法進行分析之后，引入

2、Syntetos的需求分類規(guī)則，將不常用備件需求定量的分為不穩(wěn)定需求、間斷性需求和“塊狀”需求三類。針對這三類需求，本文引入多項信號處理技術，分別設計了以下預測方法：
　　 ⑴針對不穩(wěn)定需求，本文設計了EEMD-SVM預測模型。該方法引入集合經(jīng)驗模態(tài)分解（EEMD）方法，將數(shù)據(jù)量變化劇烈的不穩(wěn)定需求分解為多個相對穩(wěn)定的需求序列，然后使用SVM方法對分解得到的分量進行預測，最后設計整合模型整合各預測值，得到最終預測結果。通過數(shù)據(jù)實

3、驗，證明對于不穩(wěn)定需求序列，該方法的預測準確度高于目前常用的其他基于時間序列分析的預測方法。
　　 ⑵對間斷性需求的需求發(fā)生時刻的預測，在以往的文獻中幾乎沒有有效的方法。在分析間斷性需求發(fā)生時刻序列的數(shù)據(jù)特征之后，引入數(shù)字調制技術，設計出針對該類型數(shù)據(jù)的調制預測模型。設計了一種能將間斷性的(0-1)序列數(shù)據(jù)轉換成連續(xù)需求的受調載波，對調制后的數(shù)據(jù)采用EEMD-SVM模型進行預測，并設計出有效的檢測方法對預測值進行檢測判斷，最終得

4、到需求發(fā)生時刻的預測值。通過對大量人工數(shù)據(jù)和真實備件需求數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)實驗，證明該調制預測模型對間斷性需求發(fā)生時刻的預測是準確有效的。
　　 ⑶在分別針對不穩(wěn)定需求和間斷性需求發(fā)生時刻設計出預測模型之后，本文將EEMD-SVM模型、調制預測模型和SVM回歸預測模型結合，設計出針對一般性不常用備件需求的組合預測模型。該模型能對“塊狀”需求和普通間斷性需求進行較為準確的預測。通過在大量人工數(shù)據(jù)和真實備件數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)實驗，證明該方法與包括

5、移動平均（MA），指數(shù)平滑（SES），Croston方法和支持向量機回歸（SVR）在內的目前最常見的基于時序分析的不常用備件需求預測方法相比，準確率有了顯著提升。
　　 ⑷在單一不常用備件需求預測模型的基礎上，本文借鑒混合專家系統(tǒng)結構的思想，建立起一套集成多預測方法的不常用備件預測支持系統(tǒng)（NDFSS）的原型。對該NDFSS系統(tǒng)的結構組成、各子系統(tǒng)的功能和實現(xiàn)以及系統(tǒng)的算法邏輯流程進行了詳細設計。該NDFSS系統(tǒng)可以完成對大量不