[發明專利]一種船舶主機備件庫存消耗預測方法

在審

• 申請號: 202310212038.4
• 申請日: 2023-03-07
• 公開（公告）號: CN116308044A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 孟冠軍;黃江濤;魏亞博
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06Q10/087
• 分類號: G06Q10/087;G06N3/006;B63B79/00
• 代理公司: 合肥中悟知識產權代理事務所(普通合伙) 34191
• 代理人: 趙陽

1.一種船舶主機備件庫存消耗預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1：獲取過去船舶主機備件的使用情況的歷史數據，并對其進行歸一化處理，將原始數據映射到[0，1]區間；

S2：利用改進紅狐優化算法對支持向量機回歸參數進行尋優，構建船舶主機備件預測模型；

S3：將獲取的某一時間段內船舶主機備件使用情況的歷史數據作為訓練集，訓練船舶主機備件預測模型；

S4：利用構建的船舶主機備件預測模型進行樣本的測試，對測試的結果進行反歸一化后，輸出預測結果。

2.根據權利要求1所述的一種船舶主機備件庫存消耗預測方法，其特征在于：所述步驟S2中構建船舶主機備件預測模型具體包括：

S21：構建支持向量機回歸船舶主機備件預測模型；確定支持向量機回歸核函數，設定初始參數區間、最大迭代次數；

S22：通過改進紅狐優化算法對支持向量機回歸算法進行參數優化；初始化紅狐種群，將船舶主機備件預測誤差作為紅狐個體的適應度函數；

S23：選擇適應度數值最優的個體的位置，后根據改進紅狐優化算法中運用數學模型模擬的紅狐覓食、狩獵、逃離獵人的生活習性，通過其尋覓獵物、圍攻獵物、躲避獵人三個階段，不斷迭代更新紅狐個體位置，對迭代后個體進行擇優選擇，直至達到最大迭代次數，輸出最佳紅狐個體適應度位置；

S24：若不滿足最大迭代次數，淘汰狐群中最差的個體，并利用最優個體進行繁殖后代，不斷重復步驟S23，直至迭代結束，輸出最佳個體適應度值和最佳個體，獲得最優支持向量機回歸參數，構建基于紅狐優化算法改進支持向量機回歸的船舶主機備件預測模型。

3.根據權利要求2所述的一種船舶主機備件庫存消耗預測方法，其特征在于：所述步驟S21的支持向量機回歸船舶主機備件預測模型具體包括：

S211：獲取訓練樣本數據；

S212：將非線性樣本數據通過非線性映射函數從原始樣本空間映射到高維的特征空間中，在高維特征空間進行線性回歸，建立預測模型；

S213：尋找最優參數，即懲罰系數C和核參數g，結合改進紅狐優化算法，對支持向量機回歸參數進行尋優；

S214：將當前船舶備件歷史消耗數據作為預測模型的輸入值，后輸出對應的備件的預測值。