基于隨機森林的配網(wǎng)物資需求預(yù)測

李俊妮 歐陽昱 郭陽

摘 要：目前國網(wǎng)公司按照層層匯總物資需求的方式開展配網(wǎng)物資需求采購計劃，需求計劃生產(chǎn)周期較長，且采購準(zhǔn)確度較低，對生產(chǎn)物資的購置、供應(yīng)計劃、物資領(lǐng)用等環(huán)節(jié)產(chǎn)生不利影響，并增加了配網(wǎng)物資采購成本。文章關(guān)聯(lián)配網(wǎng)工程項目特征與物資品類需求，通過啞變量的形式構(gòu)建訓(xùn)練樣本，基于隨機森林算法對配網(wǎng)物資采購需求進(jìn)行預(yù)測，提升預(yù)測精度，有效指導(dǎo)工程建設(shè)及生產(chǎn)計劃的合理安排，降低采購成本。

關(guān)鍵詞：隨機森林；配網(wǎng)物資；需求預(yù)測

中圖分類號：TKl21 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2016）32-0136-02

1 研究背景

國網(wǎng)公司總部物資部自2013年以來開展配網(wǎng)項目物資集中框架招標(biāo)采購，實現(xiàn)協(xié)議庫存管控模式，目前每年在3月、9月開展兩次農(nóng)配網(wǎng)物資需求計劃安排工作，采用由下至上的工作模式，從生產(chǎn)一線開始對采購需求進(jìn)行統(tǒng)計、估算、上報，經(jīng)由地市公司、省公司層層匯總形成總體采購需求，由總部物資部和物資公司共同實施采購，涉及大量的審核、匯總工作。

因此，物資采購需求的產(chǎn)生周期較長，且省市公司物資部門普遍反映，根據(jù)預(yù)測結(jié)果框架招標(biāo)采購的物資與配網(wǎng)工程建設(shè)實際需要的物資在數(shù)量上有較大的偏差。同時，公司配網(wǎng)建設(shè)所需的物資體量較大，對物資需求預(yù)測工作主要基于經(jīng)驗，缺乏農(nóng)配網(wǎng)需求預(yù)測模型支持，導(dǎo)致項目建設(shè)所需物資不能按照工程要求準(zhǔn)確到位，為了防止項目建設(shè)延期，往往過量上報物資需求，然而物資數(shù)量過多又會占用公司資金、造成庫存物資積壓的風(fēng)險。因此，不準(zhǔn)確的采購計劃會對物資的采購、供應(yīng)、暫存和領(lǐng)用等產(chǎn)生影響，導(dǎo)致配網(wǎng)物資整體管理效率降低。

隨著國網(wǎng)公司信息系統(tǒng)的完善和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的不斷積累，可以通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)配網(wǎng)項目屬性及建設(shè)內(nèi)容與所需物資之間的映射關(guān)系，并基于下一年度的項目建設(shè)計劃，從總體角度，分品類預(yù)測需要采購的物資數(shù)量，提升配網(wǎng)物資需求預(yù)測準(zhǔn)確率，為企業(yè)物資采購批次計劃執(zhí)行提供科學(xué)依據(jù)，有效指導(dǎo)物資供應(yīng)計劃的合理安排，降低采購和庫存成本、提高生產(chǎn)建設(shè)的精益化水平。

2 模型原理

為了依據(jù)農(nóng)配網(wǎng)項目的建設(shè)計劃預(yù)測物資采購需求，首先要提取農(nóng)配網(wǎng)工程項目的項目特征值，以標(biāo)記各工程項目的建設(shè)屬性和建設(shè)內(nèi)容，隨后需要在已投產(chǎn)的項目記錄基礎(chǔ)上，構(gòu)建工程建設(shè)特征和建設(shè)內(nèi)容與其領(lǐng)用物資品類、數(shù)量之間的映射關(guān)系，最后通過學(xué)習(xí)及模擬工程建設(shè)特征和建設(shè)內(nèi)容與物資領(lǐng)用品類、數(shù)量之間的函數(shù)關(guān)系來構(gòu)建隨機森林預(yù)測模型。具體的模型構(gòu)建原理，如圖1所示。

在提取項目特征值過程中，首先需要根據(jù)歷史投產(chǎn)的配網(wǎng)工程項目名稱創(chuàng)建配網(wǎng)專業(yè)詞典，然后使用文本挖掘工具對項目名稱中包含的重要特征值進(jìn)行分詞，隨后根據(jù)各工程項目的物資領(lǐng)用信息歸類合并具有相似性質(zhì)的工程項目，固化成44個工程類型。具體詞典創(chuàng)建原理和分詞過程參見項目組前期研究成果（參見文章《配網(wǎng)工程項目詞庫創(chuàng)建及分詞探索》）。在分詞之后，將項目特征結(jié)合地市信息、項目類型、下達(dá)預(yù)算和歷史項目中不同物料小類的物料領(lǐng)用總量共同作為隨機森林預(yù)測模型的輸入空間。

采用2013、2014年領(lǐng)料記錄完整的歷史項目物料小類采購數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，2015年領(lǐng)料記錄完整的項目物料小類采購數(shù)據(jù)作為測試集。由于配網(wǎng)輸入數(shù)據(jù)具有標(biāo)簽復(fù)雜，類型眾多的特點，因此首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，排除不符合業(yè)務(wù)邏輯的異常值，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為采取啞變量方法進(jìn)行展示的形式并作為隨機森林模型的輸入，以便隨機森林模型可以更好地學(xué)習(xí)歷史項目的有效特征。

3 預(yù)測模型構(gòu)建

配網(wǎng)項目具有樣本數(shù)量多，項目類型、標(biāo)簽復(fù)雜的特征。因此，采用具備處理高維數(shù)據(jù)能力的隨機森林算法構(gòu)建配網(wǎng)物資需求預(yù)測模型，同時隨機森林模型在訓(xùn)練速度和避免過擬合方面也具有明顯的優(yōu)勢。簡單地說，隨機森林是利用多棵決策樹對樣本進(jìn)行預(yù)測的模型，它的結(jié)構(gòu)，如圖2所示。給定決策樹的數(shù)量，每棵決策樹按既定方法選取輸入信息的子集作為樣例進(jìn)行學(xué)習(xí)，不剪枝地生長，直到滿足停止生長規(guī)則并給出結(jié)果，最終集合所有單棵決策樹結(jié)果做出判斷并把信息傳遞給外界。

隨機森林通過自助法重采樣技術(shù)，從原始訓(xùn)練樣本集N中有放回地重復(fù)隨機抽取k個樣本生成新的訓(xùn)練樣本集合，然后根據(jù)自助樣本集生成k個決策樹組成隨機森林。其實質(zhì)是對決策樹算法的一種改進(jìn)，將多個決策樹合并在一起，每棵樹的建立依賴于一個獨立抽取的樣品，其輸出將會是所有決策樹輸出的平均值。

隨機森林中每一棵決策樹為二叉樹，其生成遵循自頂向下的遞歸分裂原則，即從根節(jié)點開始對訓(xùn)練集進(jìn)行劃分。分裂過程中，按照最大信息增益率的原則選取特征，并不斷分裂為左節(jié)點和右節(jié)點，直到滿足分枝停止規(guī)則方才停止生長。為了精確地定義信息增益，先定義一個度量標(biāo)準(zhǔn)，稱為熵（entropy），它表示任意樣例的純度（purity）：

構(gòu)建預(yù)測模型時，首先將預(yù)處理過的歷史數(shù)據(jù)作為輸入空間放在隨機森林預(yù)測模型中，模型會根據(jù)輸入空間學(xué)習(xí)歷史項目中不同項目工程特征的不同物料小類的領(lǐng)料特征，形成隨機森林網(wǎng)絡(luò)，直到獲取最優(yōu)的分裂信息和信息增益率時模型訓(xùn)練停止。隨后根據(jù)下一年度新的建設(shè)計劃，包括工程屬性、電壓等級、下達(dá)預(yù)算等變量作為新的輸入空間，進(jìn)行分品類的物資需求預(yù)測。以國網(wǎng)某省公司的實際數(shù)據(jù)計算結(jié)果為例，對于采購金額最高的12個物料小類的預(yù)測精準(zhǔn)度都穩(wěn)定保持在95%以上。見表1。

4 研究結(jié)論

通過研究發(fā)現(xiàn)可以對配網(wǎng)工程項目名稱進(jìn)行特征值提取，結(jié)合投資規(guī)模、所屬單位、電壓等級等項目屬性信息，分物料小類構(gòu)建項目特征與物料領(lǐng)用信息之間的規(guī)律，通過隨機森林學(xué)習(xí)并模擬，訓(xùn)練得到相應(yīng)的映射函數(shù)，以從物料小類匯總數(shù)量的層面上實現(xiàn)對物資采購需求的預(yù)測。

對于后期的實際工作而言，只要規(guī)劃配網(wǎng)建設(shè)計劃，即可評估出下一年度各物料小類的總體采購需求，大幅提升配網(wǎng)物資采購需求安排的準(zhǔn)確度及需求計劃的編制效率。

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