基于机器学习的应急物资需求预测模型设计

作     者：俞虹 程文美 代洲 王钧泽 徐一蝶 YU Hong;CHENG Wenmei;DAI Zhou;WANG Junze;XU Yidie

作者机构：贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550001 南方电网物资有限公司广东广州510620 贵州电网有限责任公司贵阳修文供电局贵州贵阳550200 

基　　金：中国南方电网有限责任公司科技项目(060100KK5218006) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2021年第29卷第22期

页      码：19-23页

摘      要：传统的应急物资需求预测模型对需求分析的完整率较差,导致其预测精准度较低。为此,基于机器学习设计了一种新的应急物资需求预测模型。对物资的分配位置进行机器学习处理,并对物资管理机制进行结构性调整操作。利用机器学习的内部分析法分析物资需求管理模式,从可视化分析角度对突发事件发生区域进行数据标定操作,从而强化机器学习模型结构,提高对应急物资的需求预测效果。实验结果表明,该模型能有效提高应急物资需求分析的完整率和预测结果精准度。

主 题 词：机器学习 应急物资 物资需求预测 数据标定 数据分析 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2021.22.005

馆 藏 号：203106064...