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一种基于梯度提升决策树算法的应急物资库存测算方法 

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摘要:本发明涉及物资管理技术领域,尤其涉及一种基于梯度提升决策树算法的应急物资库存测算方法,具体如以下步骤,对数据集分组聚合,以物料和仓库组合单一分组,对单一分组数据做时序分析,对数据使用ADF测试,对数据做相关性分析,筛选可用的数据属性,采用梯度提升树算法对数据集做拆分,完成模型构建,使用测试集对模型进行验证,并通过业界通用指标实现模型效果的量化评估,对测试集中的预测值和真实值对比。该应急物资库存测算方法,模型嵌入现有系统,结合现有管理模式,动态计算应急库存储备,自动在系统中更新原有阈值,持续优化应急储备策略,可加入季节性特性因素,动态预测应急物资储备,并定期更新模型,以适应业务的变化。

主权项:1.一种基于梯度提升决策树算法的应急物资库存测算方法,其特征在于,具体如以下步骤:S1、对数据集分组聚合,以物料和仓库组合单一分组,按月累计出库数量、用“0”值填充缺失月份;S2、对单一分组数据做时序分析,通过对数据样貌洞察了解数据特性;S3、对数据使用ADF测试来检查这个特定组合的数据的平稳性;S4、对数据做相关性分析;S5、筛选可用的数据属性,包括物料、仓库、仓库面积、出库时间;S6、采用梯度提升树算法对数据集做拆分;S7、通过机器学习算法实现对训练集内部数据特征的学习和拟合,完成模型构建;S8、使用测试集对模型进行验证,并通过业界通用指标实现模型效果的量化评估,对测试集中的预测值和真实值对比;S9、通过使用管理系统对上述步骤进行计算、统计和管理。

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