[发明专利]一种基于KNN算法的电力物资库存优化系统及方法

摘要

本发明以KNN算法为核心实现电力公司在物资仓储过程中海量的库存物资时间分类。根据电网物资在库情况，通过地市单位、物资类型、移动类型、工厂类型、入库批次号、存储时间、单价、总金额、当前日期与物资入库日期等维度。通过本发明的分类方法，实现对电力物资在库库存的特征数据分类，将物资存储时间区域的进行划分，有效得到了库存时间的正常，到期与超期识别。

主权项

一种基于KNN算法的电力物资库存优化系统及方法，其特征在于，该方法步骤为：步骤一、电力物资库存优化体系建立，指标包括有地市单位、物资类型、移动类型、工厂类型、入库批次号、存储时间，单价，总金额，当前日期与物资入库日期；步骤二、对电力物资库存数据合规性检查，建立数据修正模型，对步骤一中指标数据中的不良值或不相关数值进行删除或修正处理，消除重复值，缺失值，异常值；步骤三、基于KNN算法进行电力时间分类，并对超出库存时间进行提醒的模型方法。利用KNN算法模型，输入库存物资测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大(权重为距离平方的倒数)。找到训练集中的库存物资与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的库存物资时间就是K个数据中出现次数最多的那个时间分类；步骤四、使用后的库存物资时间分类模型评估；步骤五、根据系统是否为优化及具体情况，判断是否下发调节指令，如果本周期无需下发调节指令，则等待下一个控制周期。