本發(fā)明公開了一種用于風電機組零部件的需求預測方法,該需求預測方法采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對某一種風電機組零部件設備的預期失效并替換的數(shù)量進行預測,BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型通過給定的輸入量和輸出量訓練出能夠表達它們之間內(nèi)在關系的網(wǎng)絡,得到一個能夠反映出各種影響因素與設備故障之間數(shù)量關系的函數(shù),并運用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預測結(jié)果,達到準確預測需求的目標。本發(fā)明中的需求預測方法是以專家經(jīng)驗得到需求數(shù)量的決策提供理論依據(jù),將零部件需求預測的不確定性和經(jīng)驗判斷通過數(shù)學模型轉(zhuǎn)化為具有指導意義的可重復的系統(tǒng)庫存管理方法,幫助風電企業(yè)更好地管理倉庫,降低庫存占用資金,從而達到減少成本的目的。
聲明:
“用于風電機組零部件的需求預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)