大数据挖掘在协议库存物资需求预测的研究和应用

陈国洪; 刘烁; 李燕燕; 陈晔

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大数据挖掘在协议库存物资需求预测的研究和应用

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国网福建电力公司开展协议库存物资需求预测,着重解决当前因协议库存物资需求计划不准确而造成物资结构性缺货、协议合同长期未执行等难题.通过整合ERP系统项目模块和物资模块的海量数据,利用Python算法库挖掘数据的内在联系,先对项目名称进行关键词选取及项目分类,再对项目类型、投资金额、地市、城乡等开展皮尔森相关分析,选取关键影响因子,最后采用随机森林构建大数据模型进行配网物资需求预测,大幅提升预测准确性.

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来源
《新一代信息技术》 |2019年第16期|45-49|共5页
作者
陈国洪; 刘烁; 李燕燕; 陈晔;
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作者单位

国网福建省电力有限公司物资分公司,福建福州 350300;

国网信通亿力科技有限责任公司,福建福州 350003;

国网信通亿力科技有限责任公司,福建福州 350003;

国网信通亿力科技有限责任公司,福建福州 350003;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类城市网络、地方网络;
关键词
皮尔森相关系数; 随机森林; 关键词分类; 物资需求预测;

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