李俊妮 歐陽(yáng)昱 郭陽(yáng)

摘 要：目前國(guó)網(wǎng)公司按照層層匯總物資需求的方式開(kāi)展配網(wǎng)物資需求采購(gòu)計(jì)劃，需求計(jì)劃生產(chǎn)周期較長(zhǎng)，且采購(gòu)準(zhǔn)確度較低，對(duì)生產(chǎn)物資的購(gòu)置、供應(yīng)計(jì)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(gòu)成本。文章關(guān)聯(lián)配網(wǎng)工程項(xiàng)目特征與物資品類(lèi)需求，通過(guò)啞變量的形式構(gòu)建訓(xùn)練樣本，基于隨機(jī)森林算法對(duì)配網(wǎng)物資采購(gòu)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，提升預(yù)測(cè)精度，有效指導(dǎo)工程建設(shè)及生產(chǎn)計(jì)劃的合理安排，降低采購(gòu)成本。

關(guān)鍵詞：隨機(jī)森林；配網(wǎng)物資；需求預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TKl21 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-8937（2016）32-0136-02

1 研究背景

國(guó)網(wǎng)公司總部物資部自2013年以來(lái)開(kāi)展配網(wǎng)項(xiàng)目物資集中框架招標(biāo)采購(gòu)，實(shí)現(xiàn)協(xié)議庫(kù)存管控模式，目前每年在3月、9月開(kāi)展兩次農(nóng)配網(wǎng)物資需求計(jì)劃安排工作，采用由下至上的工作模式，從生產(chǎn)一線開(kāi)始對(duì)采購(gòu)需求進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、估算、上報(bào)，經(jīng)由地市公司、省公司層層匯總形成總體采購(gòu)需求，由總部物資部和物資公司共同實(shí)施采購(gòu)，涉及大量的審核、匯總工作。

因此，物資采購(gòu)需求的產(chǎn)生周期較長(zhǎng)，且省市公司物資部門(mén)普遍反映，根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果框架招標(biāo)采購(gòu)的物資與配網(wǎng)工程建設(shè)實(shí)際需要的物資在數(shù)量上有較大的偏差。同時(shí)，公司配網(wǎng)建設(shè)所需的物資體量較大，對(duì)物資需求預(yù)測(cè)工作主要基于經(jīng)驗(yàn)，缺乏農(nóng)配網(wǎng)需求預(yù)測(cè)模型支持，導(dǎo)致項(xiàng)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(xiàng)目建設(shè)延期，往往過(guò)量上報(bào)物資需求，然而物資數(shù)量過(guò)多又會(huì)占用公司資金、造成庫(kù)存物資積壓的風(fēng)險(xiǎn)。因此，不準(zhǔn)確的采購(gòu)計(jì)劃會(huì)對(duì)物資的采購(gòu)、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(guó)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(guò)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)配網(wǎng)項(xiàng)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(xiàng)目建設(shè)計(jì)劃，從總體角度，分品類(lèi)預(yù)測(cè)需要采購(gòu)的物資數(shù)量，提升配網(wǎng)物資需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，為企業(yè)物資采購(gòu)批次計(jì)劃執(zhí)行提供科學(xué)依據(jù)，有效指導(dǎo)物資供應(yīng)計(jì)劃的合理安排，降低采購(gòu)和庫(kù)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(xiàng)目的建設(shè)計(jì)劃預(yù)測(cè)物資采購(gòu)需求，首先要提取農(nóng)配網(wǎng)工程項(xiàng)目的項(xiàng)目特征值，以標(biāo)記各工程項(xiàng)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(xiàng)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(lèi)、數(shù)量之間的映射關(guān)系，最后通過(guò)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(lèi)、數(shù)量之間的函數(shù)關(guān)系來(lái)構(gòu)建隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型。具體的模型構(gòu)建原理，如圖1所示。

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

采用2013、2014年領(lǐng)料記錄完整的歷史項(xiàng)目物料小類(lèi)采購(gòu)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，2015年領(lǐng)料記錄完整的項(xiàng)目物料小類(lèi)采購(gòu)數(shù)據(jù)作為測(cè)試集。由于配網(wǎng)輸入數(shù)據(jù)具有標(biāo)簽復(fù)雜，類(lèi)型眾多的特點(diǎn)，因此首先需要對(duì)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(jī)森林模型的輸入，以便隨機(jī)森林模型可以更好地學(xué)習(xí)歷史項(xiàng)目的有效特征。

3 預(yù)測(cè)模型構(gòu)建

配網(wǎng)項(xiàng)目具有樣本數(shù)量多，項(xiàng)目類(lèi)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(jī)森林算法構(gòu)建配網(wǎng)物資需求預(yù)測(cè)模型，同時(shí)隨機(jī)森林模型在訓(xùn)練速度和避免過(guò)擬合方面也具有明顯的優(yōu)勢(shì)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，隨機(jī)森林是利用多棵決策樹(shù)對(duì)樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型，它的結(jié)構(gòu)，如圖2所示。給定決策樹(shù)的數(shù)量，每棵決策樹(shù)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(zhǎng)，直到滿(mǎn)足停止生長(zhǎng)規(guī)則并給出結(jié)果，最終集合所有單棵決策樹(shù)結(jié)果做出判斷并把信息傳遞給外界。

隨機(jī)森林通過(guò)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(jī)抽取k個(gè)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(gè)決策樹(shù)組成隨機(jī)森林。其實(shí)質(zhì)是對(duì)決策樹(shù)算法的一種改進(jìn)，將多個(gè)決策樹(shù)合并在一起，每棵樹(shù)的建立依賴(lài)于一個(gè)獨(dú)立抽取的樣品，其輸出將會(huì)是所有決策樹(shù)輸出的平均值。

隨機(jī)森林中每一棵決策樹(shù)為二叉樹(shù)，其生成遵循自頂向下的遞歸分裂原則，即從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行劃分。分裂過(guò)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(diǎn)和右節(jié)點(diǎn)，直到滿(mǎn)足分枝停止規(guī)則方才停止生長(zhǎng)。為了精確地定義信息增益，先定義一個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)，稱(chēng)為熵（entropy），它表示任意樣例的純度（purity）：

構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，首先將預(yù)處理過(guò)的歷史數(shù)據(jù)作為輸入空間放在隨機(jī)森林預(yù)測(cè)模型中，模型會(huì)根據(jù)輸入空間學(xué)習(xí)歷史項(xiàng)目中不同項(xiàng)目工程特征的不同物料小類(lèi)的領(lǐng)料特征，形成隨機(jī)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(shí)模型訓(xùn)練停止。隨后根據(jù)下一年度新的建設(shè)計(jì)劃，包括工程屬性、電壓等級(jí)、下達(dá)預(yù)算等變量作為新的輸入空間，進(jìn)行分品類(lèi)的物資需求預(yù)測(cè)。以國(guó)網(wǎng)某省公司的實(shí)際數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果為例，對(duì)于采購(gòu)金額最高的12個(gè)物料小類(lèi)的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度都穩(wěn)定保持在95%以上。見(jiàn)表1。

4 研究結(jié)論

通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)可以對(duì)配網(wǎng)工程項(xiàng)目名稱(chēng)進(jìn)行特征值提取，結(jié)合投資規(guī)模、所屬單位、電壓等級(jí)等項(xiàng)目屬性信息，分物料小類(lèi)構(gòu)建項(xiàng)目特征與物料領(lǐng)用信息之間的規(guī)律，通過(guò)隨機(jī)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(lèi)匯總數(shù)量的層面上實(shí)現(xiàn)對(duì)物資采購(gòu)需求的預(yù)測(cè)。

對(duì)于后期的實(shí)際工作而言，只要規(guī)劃配網(wǎng)建設(shè)計(jì)劃，即可評(píng)估出下一年度各物料小類(lèi)的總體采購(gòu)需求，大幅提升配網(wǎng)物資采購(gòu)需求安排的準(zhǔn)確度及需求計(jì)劃的編制效率。

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