[发明专利]一种基于灰色模型的后勤物资预测方法

说明书

本发明公开了一种基于灰色模型的后勤物资预测方法，涉及物资需求预测技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：具体包括以下步骤：S1、建立后勤物资消耗预测模型；S2、对步骤S1中建立的物资消耗预测模型进行自修正，在物资消耗预测模型的适应度低于阀值时，对物资消耗预测模型的参数进行修正；S3、根据步骤S1和步骤S2，建立多级物资消耗预测预警体系及同步机制。本方法采用分段线性化的思想，根据不同阶段不同类别的后勤物资消耗速度，将其进行局部线性化处理，同时在整个过程中采用多个线性化模型逼近非线性的过程，不仅能够大大简化物资消耗预测问题的计算难度，还可以提高对物资消耗预测的准确度。

技术领域

本发明涉及物资需求预测技术领域，更具体地说，它涉及一种基于灰色模型的后勤物资预测方法。

背景技术

灾区的后勤物资消耗预测是后勤物资需求预测中比较重要，但同时也是比较困难的一项预测，因为后勤物资消耗预测是随着灾区救援任务的不断深入而进行的一个动态计算过程。这个动态的计算过程受后勤保障样式、后勤保障环境等多方面的不确定性因素影响，从而使后勤物资消耗过程呈现出非线性和阶段性的特点。灾区后勤物资消耗过程的非线性及阶段性是由现代灾区救援的特点所决定的，首先现代灾区救援的不确定性因素多，后勤物资的消耗率呈现出很大的不确定性，从而造成了后勤物资消耗无法通过对相关参数的线性计算预测后勤物资消耗过程，使后勤物资消耗呈现出典型非线性特征；另外，随着灾区救援进程的深入呈现明显的阶段性，对于不同类别的后勤物资在不同后勤保障阶段的消耗速度呈现明显的差异性，从而使后勤物资消耗呈现出阶段性的特点。后勤物资消耗的非线性和阶段性的特点决定了后勤物资消耗预测的方法选择。

在为灾区救援进行后勤保障过程中，影响后勤物资消耗速度的因素非常之多，加之后勤物资的种类繁多，建立后勤保障的后勤物资需求预测的机理模型难度是非常大的，同时，由于对于预测对象的内在机理研究的缺失，对于某些影响预测结果的重要参数没有给予充分的考虑，建立后勤物资消耗速度预测的实验模型将导致预测结果产生较大误差，即使采用自适应的方法对预测模型进行修正，也还是存在一定的滞后性。所以对于灾区救援的后勤物资消耗速度预测可以考虑机理建模和实验建模的混合建模方法，即通过将机理模型和实验模型相结合得到系统的函数模型。具体地讲，就是通过对灾区救援后勤物资消耗机理的研究，探索不同类别后勤物资在不同类型灾区、不同救援难度下的对应不同后勤保障阶段的消耗速度的简单机理模型，在此基础上，运用实验模型原理，通过实际数据的不断获取、输入，采用自适应控制机制，对模型进行实时的修正。

另外，由于灾区救援的后勤物资消耗具有明显的阶段性，所以对于后勤物资消耗过程的预测可以考虑采用分段线性化的思想，研究不同阶段不同类别的后勤物资消耗速度，并将其进行局部线性化处理，在整个后勤保障过程中用多个线性化模型逼近非线性过程，这样不仅可以大大简化问题的计算难度，还可以提高系统的预测准确度。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于灰色模型的后勤物资预测方法，本方法采用分段线性化的思想，根据不同阶段不同类别的后勤物资消耗速度，将其进行局部线性化处理，同时在整个过程中采用多个线性化模型逼近非线性的过程，不仅能够大大简化物资消耗预测问题的计算难度，还可以提高对物资消耗预测的准确度。

本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于灰色模型的后勤物资预测方法，具体包括以下步骤：

S1、建立后勤物资消耗预测模型，具体建立步骤为：

1)利用分段线性化的思想，将贯穿后勤保障全过程的后勤物资消耗过程划分为多个阶段；

2)假设后勤物资消耗在短时间内为线性过程，建立低阶的物资消耗预测模型：

X_k+1＝X_k+V_kΔt(k≥0)，