基于矩阵分解的电力物资需求预测

准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练.