计算机应用

作者：郎祎平, 毛文涛, 罗铁军, 范黎林, 任颖莹, 刘侠

单位：1.河南师范大学 计算机与信息工程学院，河南 新乡 453007；2.智慧商务与物联网技术”河南省工程实验室（河南师范大学），河南 新乡 453007；3.株洲中车时代电气股份有限公司，湖南 株洲 412001；4.盾构及掘进技术国家重点实验室，郑州 450001

关键词：需求预测,间歇性时间序列,可预测性评估,时间序列预测,时间序列聚类

基金：国家重点研发计划项目(2018YFB1701400);国家自然科学基金资助项目(U1704158);河南省科技攻关项目(212102210103)

在高端制造企业的运维业务中，配件需求随机发生，且伴随有大量的零需求阶段，同时，对应的配件需求数据量小，且呈现出间歇性和块状分布的特点，导致现有时间序列预测方法难以有效预测配件需求走势。为解决该问题，提出了一种间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法。首先，提出了一种新的间歇相似度指标，通过统计两条序列中“0”元素出现的频次和位置，并结合最大信息系数和平均需求间隔等度量指标，有效评估了序列的趋势信息和波动规律，并实现了对间歇性序列可预测性的量化；其次，基于该指标，构建了一个间歇相似度层次聚类方法来自适应地筛选相似性高、可预测性强的序列，剔除极度稀疏、无法预测的序列；此外，探索利用序列间的结构化信息，并构建多输出支持向量回归（M-SVR）模型，从而实现小样本下的间歇性序列联合预测；最后，分别在两个公开数据集（UCI礼品零售数据集和华为电脑配件数据集）和某大型制造企业实际配件售后数据集上进行实验。实验结果表明，相比多个典型的时间序列预测方法，所提方法可有效挖掘各类间歇性序列的可预测性，提高小样本间歇性序列的预测精度，从而为制造企业配件需求预测提供了一种新的解决方案。

来源：2022年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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