[发明专利]备件库存确定方法、备件库存确定装置和电子设备

权利要求书

1.一种备件库存确定方法，包括：

获取待测备件关于指定时间区间的预测需求数据；

获取优化模型，其中，所述优化模型基于所述待测备件的多组历史数据以及启发式学习过程得到，所述多组历史数据中的每组历史数据包括：历史预测需求数据和历史实际使用数据；以及

将所述预测需求数据输入至所述优化模型的输入层，以使所述优化模型的输出层输出所述待测备件关于指定时间区间的预测库存数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述启发式学习过程包括：

获取模型结构；

基于所述模型结构和所述多组历史数据中的第一数量组历史数据，确定所述模型结构的初始参数；以及

基于所述多组历史数据中的第二数量组历史数据，利用模拟退火算法对所述初始参数进行迭代优化，以得到所述优化模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述模型结构和所述多组历史数据中的第一数量组历史数据，确定所述模型结构的初始参数包括：

确定所述第一数量组历史数据中的历史预测需求数据相对于历史实际使用数据的均方根误差；

对于所述第一数量组历史数据中的任一组历史数据，确定所述任一组历史数据中历史实际使用数据和历史预测需求数据之间的偏差量，并将所述偏差量与所述均方根误差的比值作为针对所述任一组历史数据的第一初始参数；以及

基于针对所述第一数量组历史数据的第一数量个第一初始参数，确定所述初始参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于针对所述第一数量组历史数据的第一数量个第一初始参数，确定所述初始参数包括：

将所述第一数量个第一初始参数的平均值作为所述初始参数；或者

将所述第一数量个第一初始参数中的最大值作为所述初始参数。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述多组历史数据中的第二数量组历史数据，利用模拟退火算法对所述初始参数进行迭代优化包括：

定义初始温度；

基于所述第二数量组历史数据，利用模拟退火算法执行至少一个迭代优化过程；

对于所述至少一个迭代优化过程中的任一迭代优化过程，当迭代次数达到第三数量时，得到针对所述任一迭代优化过程的更新参数；

从针对所述至少一个迭代优化过程的至少一个更新参数中选取优化更新参数；

降低所述初始温度以得到更新温度；以及

确定是否符合第一预定条件，如果是，则基于所述优化更新参数和所述模型结构得到所述优化模型，如果否，则将所述优化更新参数作为新一轮次的初始参数，并将所述更新温度作为新一轮次的初始温度，重复上述操作。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述任一迭代优化过程包括：

将所述初始参数变换为更新参数；

基于所述更新参数、所述模型结构和所述第二数量组历史数据，计算第一评价函数的第一取值，其中，所述第一评价函数用于评价：由所述模型结构的输出数据大于实际使用数据而导致的损失；

基于所述初始参数、所述模型结构和所述第二数量组历史数据，计算所述第一评价函数的第二取值；以及

基于所述第一取值和所述第二取值之间的偏差量，确定是否接受所述更新参数，其中，如果接受所述更新参数，则所述更新参数作为所述任一迭代优化过程在下一次迭代的初始参数。