基于改进BPNN算法的电力物资需求预测方法

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摘  要：电力物资需求预测是电力企业运营管理中一项重要技术，但是当前预测水平比较低，不仅MAPE比较大，而且预测结果置信度水平比较低，无法达到预期的预测效果，因此提出基于改进BPNN算法的电力物资需求预测方法。为保证电力物资需求预测的准确性，首先按照项目的性能将电力物资分为技改物资、维修物资、科技物资、基建物资以及信息物资，然后根据划分的物资类别从电力物资信息系统或者平台上收集历史电力物资信息，并对数据泛化和归一化处理，利用改进BPNN算法对电力物资需求数据训练，提取电力物资需求特征，量化预测电力物资需求，以此实现基于改进BPNN算法的电力物资需求预测。（剩余4855字）