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申请/专利权人：江西省送变电工程有限公司

摘要：本发明涉及电网建设物资需求预测技术领域，尤其涉及一种用于电力施工的项目物资需求预测方法及系统，方法包括：获取历史项目数据，历史项目数据包括多个项目的项目属性参数及物资使用数据；根据项目属性参数和物资使用数据构建第一训练样本集和第二训练样本集；建立RBF神经网络预测模型和BP神经网络预测模型，采用第一训练样本集对预测模型进行训练，得到第一预测模型和第二预测模型；根据第二训练样本集及预设的基准随机森林模型对第一预测模型和第二预测模型进行融合，得到目标预测模型；获取待测项目的项目属性参数，基于目标预测模型得到待测项目的物资需求预测数据。本发明可以避免神经网络模型的过拟合，还可以提高预测的稳定性。

主权项：1.一种用于电力施工的项目物资需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史项目数据，所述历史项目数据包括多个项目的项目属性参数及物资使用数据；将所述项目属性参数和所述物资使用数据归一化处理，并构建第一训练样本集和第二训练样本集；建立RBF神经网络预测模型，采用所述第一训练样本集对所述RBF神经网络预测模型进行训练，得到第一预测模型；建立基于粒子群优化的BP神经网络预测模型，采用所述第一训练样本集对所述BP神经网络预测模型进行训练，得到第二预测模型；根据所述第二训练样本集及预设的基准随机森林模型对所述第一预测模型和所述第二预测模型进行融合，得到目标预测模型，其中，根据所述第二训练样本集及预设的基准随机森林模型对所述第一预测模型和所述第二预测模型进行融合，得到目标预测模型的步骤具体包括：设所述第二训练样本集的样本数量为，将所述第二训练样本集中的所述项目属性参数分别输入所述第一预测模型和所述第二预测模型，得到个样本预测结果；将所述第二训练样本集中的所述物资使用数据与个所述样本预测结果组成第三训练样本集；其中，所述第三训练样本集的每个子集包括同一所述项目属性参数对应的两个所述样本预测结果和与该所述项目属性参数对应的所述物资使用数据；将所述第三训练样本集输入所述基准随机森林模型进行训练，完成所述第一预测模型与所述第二预测模型的融合，得到训练后的所述基准随机森林模型，即目标预测模型；获取待测项目的项目属性参数，根据所述目标预测模型和所述待测项目的项目属性参数，得到待测项目的物资需求预测数据。

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