基于数据空间的电力工程物资需求智能预测

发布时间：2024-01-20 13:20

　　为适应我国经济的高速发展,电网企业亟需完善采购计划,提升物资管理水平,以期优化资源配置、降低成本。物资需求预测是电力物资管理及采购工作的重要环节,若预测需求量与实际需求量的偏差较大,则会难以发挥采购的规模效益或导致库存积压。电力物资需求相关影响因素多,且散落在不同部门,很难被企业协同利用,形成严重的“数据孤岛”现象。现有研究对电力物资需求预测的影响因素考虑不全面,预测效果不理想。如何综合利用来自多个部门的数据并提取物资需求影响因素,构建符合电力工程项目物资需求特点的预测模型,提高预测精度,是电力物资需求预测难点所在。大数据技术的飞速发展,为电力企业建设大数据支撑、智能化协作的物力集约化管理提供了技术条件。通过大数据技术分析电力企业业务活动产生的大量数据,洞察电力物资需求内在规律,可以为企业提供智能决策支持。本文构建了融合多部门数据的电力工程物资数据空间,并基于大数据分析与挖掘技术,建立了物资需求预测模型。首先,整合物资管理、财务、工程运营等多部门相关数据,构建了融合多部门数据价值的数据空间。其次,采用自然语言处理中的分词及标签化技术提取数据空间中半结构化数据的数据信息,并将文本型数据转...

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的及意义
        1.2.1 研究目的
        1.2.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 电力物资需求影响因素研究
        1.3.2 数据空间及相关技术的应用
        1.3.3 电力物资需求预测方法
    1.4 主要研究内容及创新点
        1.4.1 主要研究内容
        1.4.2 技术路线
        1.4.3 主要创新点
    1.5 论文结构安排
第2章 相关理论基础
    2.1 数据空间
        2.1.1 数据空间概念
        2.1.2 数据空间的特性
        2.1.3 数据空间的应用及价值
    2.2 自然语言处理
        2.2.1 分词
        2.2.2 编码
    2.3 物资需求预测方法
        2.3.1 统计预测方法
        2.3.2 人工智能预测方法
    2.4 本章小结
第3章 电力物资数据空间构建
    3.1 电力物资需求影响因素分析
    3.2 电力物资相关数据来源
    3.3 文本型非结构化数据处理
    3.4 电力物资数据空间构建
    3.5 本章小结
第4章 A类工程项目物资需求预测及评价
    4.1 A类工程项目物资需求预测思路
    4.2 A类工程项目物资需求影响因素提取
    4.3 数据集构建
        4.3.1 数据预处理
        4.3.2 数据集划分
        4.3.3 测试集构建
    4.4 A类工程项目的物资需求预测模型构建
        4.4.1 实验环境
        4.4.2 参数设置
        4.4.3 物资需求预测评价指标
    4.5 A类工程物资需求预测及结果分析
    4.6 本章小结
第5章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢



本文编号：3880917