CN109741090A - 一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工程施工领域，具体涉及一种配网工程物资需求预测方法。一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法，包括如下步骤，1.选定多个评价特征指标向量：天气情况、特殊事件节点、特殊要求，2.获取月度标准计划，抽取工作任务和工作时间，3.根据特征向量通过激活函数得出“是否正常施工”评判值，确定月度每天是否可以施工。本发明的有益效果：本方法通过动态识别项目进度受外界因素影响，从而动态修正月度物资需求，对物资用量精准预测，实现物资到货及时性提高10％，物资退料减少10％。可实现库存降低，避免过早采购而影响设备使用周期，从而提高设备使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及工程施工领域，具体涉及一种配网工程物资需求预测方法。
背景技术
现有物资需求一般是在收到设计单位提供的物料清册之后，项目经理(业主项目部)根据项目进度实施计划和设备制造周期编制而成，并进行审核和平衡，不能根据工程外界变化的因素动态修正物资需求，更没有实现月度的物资消耗动态预测；物资需求依靠定性分析比较多，缺乏量化分析和动态调整。这种方式往往导致物资需求存在过多冗余，影响物资的积压和设备折旧提前发生，以及物资需求缺乏，引起工程延期。目前工程进度受天气情况、特殊事件节点、特殊要求等外界因素影响较大，从而也会影响物资需求情况，根据这些因素综合动态分配物资需求方法比较缺乏。
发明内容
为了解决现有技术存在的不足，本发明提供了一种综合考虑外界多因素影响工程的工期，结合物资现有的库存及库存上下限要求，利用项目聚类和向上比例分配方法，实现按月计划要求进行物资需求精准测算的工程物资需求预测方法。
本发明中的一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法，包括如下步骤，
1.选定多个评价特征指标向量：天气情况、特殊事件节点、特殊要求，
2.获取月度标准计划，抽取工作任务和工作时间，
3.根据特征向量通过激活函数得出“是否正常施工”评判值，确定月度每天是否可以施工，
式中i表示第i天，xj为第j个指标向量，wij为第j个指标向量在第i天取值，
当可以施工时wij取值为1，不可以施工时wij取值为0，n为指标向量数量，
4.考虑外界因素对月计划进行修正，
5.应用k-means聚类算法，对历史项目以“项目类型”、“项目性质”、“资金规模”因素进行聚类，并找出每一类项目中各种物料需求的初始中心点，
角标k表示第k个子类，角标ik表示项目i第k个子类的数值，角标jk表示项目j第k个子类的数值，n为项目总数；
6.计算该项目的物料需求与初始中心点的距离，对求出的多个中心点距离取最小值，判断出该项目所属的最优类别，该类别中的项目都具有较高的相似度，从而得到月度物料需求分配，并与项目物资总体需求向上比例分配结合，得到工程月度物资需求，
7.以物料为对象，汇总所有项目，计算出单个物资需求，得到下月度物资总体需求。
本发明的有益效果：本方法通过动态识别项目进度受外界因素影响，从而动态修正月度物资需求，
对物资用量精准预测，实现物资到货及时性提高10％，物资退料减少10％。
可实现库存降低，避免过早采购而影响设备使用周期，从而提高设备使用寿命。
附图说明
图1为一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明，但不应将此理解为本发明的上述主题的范围仅限于上述实施例。
如图1所示，一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法，包括如下步骤，
1.选定多个评价特征指标向量：天气情况、特殊事件节点、特殊要求，
2.获取月度标准计划，抽取工作任务和工作时间，
3.根据特征向量通过激活函数得出“是否正常施工”评判值，确定月度每天是否可以施工，
式中i表示第i天，xj为第j个指标向量，wij为第j个指标向量在第i天取值，
当可以施工时wij取值为1，不可以施工时wij取值为0，n为指标向量数量，
4.考虑外界因素对月计划进行修正，
5.应用k-means聚类算法，对历史项目以“项目类型”、“项目性质”、“资金规模”因素进行聚类，并找出每一类项目中各种物料需求的初始中心点，
角标k表示第k个子类，角标ik表示项目i第k个子类的数值，角标jk表示项目j第k个子类的数值，n为项目总数；
6.计算该项目的物料需求与初始中心点的距离，对求出的多个中心点距离取最小值，判断出该项目所属的最优类别，该类别中的项目都具有较高的相似度，从而得到月度物料需求分配，并与项目物资总体需求向上比例分配结合，得到工程月度物资需求，
7.以物料为对象，汇总所有项目，计算出单个物资需求，得到下月度物资总体需求。
本方法通过动态识别项目进度受外界因素影响，从而动态修正月度物资需求，
对物资用量精准预测，实现物资到货及时性提高10％，物资退料减少10％。
可实现库存降低，避免过早采购而影响设备使用周期，从而提高设备使用寿命。
k-means聚类算法为现有技术，K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。
Claims (1)
1.一种基于多因素的配网工程物资需求预测方法，包括如下步骤，
1、选定多个评价特征指标向量：天气情况、特殊事件节点、特殊要求，
2、获取月度标准计划，抽取工作任务和工作时间，
3、根据特征向量通过激活函数得出“是否正常施工”评判值，确定月度每天是否可以施工，
式中i表示第i天，xj为第j个指标向量，wij为第j个指标向量在第i天取值，当可以施工时wij取值为1，不可以施工时wij取值为0，n为指标向量数量，
4、考虑外界因素对月计划进行修正，
5、应用k-means聚类算法，对历史项目以“项目类型”、“项目性质”、“资金规模”因素进行聚类，并找出每一类项目中各种物料需求的初始中心点，
角标k表示第k个子类，角标ik表示项目i第k个子类的数值，角标jk表示项目j第k个子类的数值，n为项目总数；
6、计算该项目的物料需求与初始中心点的距离，对求出的多个中心点距离取最小值，判断出该项目所属的最优类别，该类别中的项目都具有较高的相似度，从而得到月度物料需求分配，并与项目物资总体需求向上比例分配结合，得到工程月度物资需求，
7、以物料为对象，汇总所有项目，计算出单个物资需求，得到下月度物资总体需求。
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