【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据预测的，具体地涉及一种库存物资采购预测方法及系统。
技术介绍
1、对于一些大型企业而言，通常具有较大的采购需求，其在年度采购时通常通过个人经验人工申报来年的采购计划，但单纯依靠人工经验进行采购计划的预测未能充分参考综合计划、财务计划、项目储备计划、历史经验数据等信息，进而导致采购计划的预测准确率偏差较大，影响来年计划的实施。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种库存物资采购预测方法及系统，用于解决现有技术中的技术问题。
2、一方面，本专利技术提供以下技术方案，一种库存物资采购预测方法，包括：
3、获取预设时间段内的历史数据，对所述历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据；
4、基于所述调整历史数据生成初始预测物料比例表，基于所述调整历史数据中的时间项与因素项调整所述初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表；
5、获取年度采购金额并基于所述年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单，所述预测采购清单包括预测物料清单与金额清单；
6、分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于所述第一预测值与所述第二预测值生成初始预测值；
7、获取当前时刻的采购物料真实值，并基于若干所述初始预测值与当前时刻的采购物料真实值对所述预测采购清单进行迭代更新调整，直至满足迭代条件，输出更
8、相比现有技术，本专利技术的有益效果为：本专利技术首先获取预设时间段内的历史数据，对历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据；然后基于调整历史数据生成初始预测物料比例表，基于调整历史数据中的时间项与因素项调整初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表；然后获取年度采购金额并基于年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单，预测采购清单包括预测物料清单与金额清单；然后分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于第一预测值与第二预测值生成初始预测值；最后获取当前时刻的采购物料真实值，并基于若干初始预测值与当前时刻的采购物料真实值对预测采购清单进行迭代更新调整，直至满足迭代条件，输出更新预测采购清单，基于更新预测采购清单进行二次预测，以输出最终预测值。本专利技术通过对数据进行一系列的处理，可有效去除异常的数据同时保证数据序列的完整性，同时采用生成比例表的方式并结合两种预测算法进行预测，解决了各单位人工申报采购计划时仅依靠专责个人经验而导致采购计划预测准确率偏差较大的问题，同时减轻了基层单位物资需求提报工作量。
9、较佳的，所述对所述历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据的步骤包括：
10、按预设清理规则对所述历史数据进行异常数据识别并剔除异常数据，以得到剔除历史数据；
11、识别所述剔除历史数据中的缺失值位置，并使用均值填补算法对缺失值位置进行缺失值填补，以得到填补历史数据；
12、对所述填补历史数据进行标准化数据统一，以得到调整历史数据。
13、较佳的，所述基于所述调整历史数据中的时间项与因素项调整所述初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表步骤包括：
14、获取所述初始预测物料比例表的时间跨度，将所述初始预测物料比例表的时间跨度分别按年度、季度、月度进行划分，以得到若干时间预测物料比例表，识别若干所述时间预测物料比例表中的物料种类，获取物料调整范围并基于所述物料调整范围对每个所述时间预测物料比例表中每个物料的采购参数进行分级调整，以得到若干调整预测物料比例表。
15、较佳的，所述获取年度采购金额并基于所述年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单的步骤包括：
16、获取年度采购金额以及所述调整预测物料比例表对应的比例表采购金额，并计算所述年度采购金额与所述比例表采购金额之间的金额比值，基于所述金额比值与若干所述调整预测物料比例表生成若干预测采购清单。
17、较佳的，所述分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于所述第一预测值与所述第二预测值生成初始预测值的步骤包括：
18、计算所述预测采购清单内各物料在时刻的平滑值：
19、；
20、式中，为平滑常数，为物料在时刻的采购观测值，为物料在时刻的平滑值；
21、计算所述预测采购清单内各物料在时刻的第一预测值：
22、；
23、式中，为物料在时刻的第一预测值；
24、获取所述预测采购清单内各物料在时刻之前的若干历史采购数据，对若干所述历史采购数据进行求平均计算，以得到各物料在时刻的第二预测值；
25、基于在时刻的第一预测值与在时刻的第二预测值计算物料在时刻的初始预测值：
26、；
27、式中，为预测权重。
28、较佳的，所述并基于若干所述初始预测值与当前时刻的采购物料真实值对所述预测采购清单进行迭代更新调整，直至满足迭代条件，输出更新预测采购清单，基于所述更新预测采购清单进行二次预测，以输出最终预测值的步骤包括：
29、计算若干所述初始预测值与当前时刻的采购物料真实值之间的差值，选取差值最小时对应的初始预测值对应的预测采购清单作为基准清单，并调整所述基准清单中各个因素并对调整后的基准清单进行预测，输出预测结果并基于所述预测结果迭代调整所述基准清单的各个因素，直至所述基准清单中的因素不再改变或在预设范围内改变，输出更新预测采购清单，并基于所述更新预测采购清单进行二次预测，以输出下一时刻的最终预测值。
30、第二方面，本专利技术提供以下技术方案，一种库存物资采购预测系统，所述系统包括：
31、填补模块，用于获取预设时间段内的历史数据，对所述历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据；
32、比例表模块，用于基于所述调整历史数据生成初始预测物料比例表，基于所述调整历史数据中的时间项与因素项调整所述初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表；
33、清单生成模块，用于获取年度采购金额并基于所述年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单，所述预测采购清单包括预测物料清单与金额清单；
34、预测模块，用于分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于所述第一预测值与所述第二预测值生成初始预测值；
35、迭代模块，用于获取当前时刻的采购物料真实值，并基于若干所述初始预测值与当前时刻的采购物料真实值对所述预测采购本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种库存物资采购预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述基于所述调整历史数据中的时间项与因素项调整所述初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表步骤包括：
4.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述获取年度采购金额并基于所述年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于所述第一预测值与所述第二预测值生成初始预测值的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述并基于若干所述初始预测值与当前时刻的采购物料真实值对所述预测采购清单进行迭代更新调整，直至满足迭代条件，输出更新预测采购清
7.一种库存物资采购预测系统，其特征在于，所述系统包括：
8.根据权利要求7所述的库存物资采购预测系统，其特征在于，所述清单生成模块用于：
9.一种计算机，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的库存物资采购预测方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的库存物资采购预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种库存物资采购预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述对所述历史数据进行异常数据识别与缺失值填补，以得到调整历史数据的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述基于所述调整历史数据中的时间项与因素项调整所述初始预测物料比例表，以得到若干调整预测物料比例表步骤包括：
4.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述获取年度采购金额并基于所述年度采购金额与若干调整预测物料比例表生成若干预测采购清单的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的库存物资采购预测方法，其特征在于，所述分别采用第一预测算法与第二预测算法并基于若干预测采购清单进行采购物料预测，以得到若干第一预测值与若干第二预测值，基于所述第一预测值与所述第二预测值生成初始预测值的步骤包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：周利，范师尧，万吨，赵海鹏，蔡博，李齐，
申请(专利权)人：江西博微新技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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