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突发疫情应急医疗物资需求预测与调度研究

突发疫情应急医疗物资需求预测与调度研究

作者：孙东旭华中科技大学

学位级别：硕士

【目的】本论文的研究目的主要是在突发疫情背景下,依据疫情和疫区的信息和特点,运用神经网络技术和传染病动力学模型方法,分析机理并构建传染病预测模型,依据应急医疗物资分类、疫区感染风险、感染人数,设计并构建应急医疗物资预测模型... 详细信息

【目的】本论文的研究目的主要是在突发疫情背景下,依据疫情和疫区的信息和特点,运用神经网络技术和传染病动力学模型方法,分析机理并构建传染病预测模型,依据应急医疗物资分类、疫区感染风险、感染人数,设计并构建应急医疗物资预测模型,并以最小物资缺口率和最优时间满足为目标,建立应急医疗物资调度模型,并通过案例分析的方式进行模型结果的展示,从而为突发疫情下应急医疗物资需求预测和区域物资调度决策提供支持。【方法】本文运用文献综述研究法、系统分析法、理论与案例结合法等研究方法,对传染病预测应用现状、应急医疗物资需求研究现状、神经网络在传染病预测中的应用现状以及应急医疗物资调度研究现状进行了分析了梳理。通过对这些理论与研究现状的学习,奠定了全文的研究思路与框架,并验证了其可行性。结合系统分析方法,对应急医疗物资调度的机理进行充分的分析研究。最终结合此次2019新冠病毒疫情进行了具体的案例分析。【结果】本文基于传染病动力学模型和神经网络技术,结合系统分析的方法,进行了以下研究,结果如下:1.研究者对传染病动力学模型SEIR和长短期记忆人工神经网络LSTM运算原理进行了阐述,将动力学模型SEIR预测结果与LSTM预测结果建立回归关系,建立SEIR-LSTM混合预测模型。2.研究者基于已经建立的疫情发展模型预估疫情感染人数、建立了基于“疫情规模”“疫情增幅”为标准的等级分类方法,并基于已经建立的疫情发展模型预估疫情感染人数、基于疫情等级分类方法与应急医疗物资需求建立联系,从而建立其应急医疗物资需求预测模型。3.研究者对基于需求缺口的应急医疗物资需求分配机理进行了分析,阐述了分配中应该考虑保证分配效果最优,同时要分配公平性。建立了基于最低缺口率和最短需求满足时间的应急医疗物资调度模型。4.研究者在以上理论研究的基础上,结合本次2019新冠病毒疫情数据和特点,以湖北省疫情为例,进行了应急医疗物资需求预测和区域应急医疗物资调度的案例分析研究。【结论】本研究通过系统分析的方法进行了研究方法的理论构建,集合实例进行了简单的实现。本研究所建立的应急医疗物资需求预测模型及物资调度模型,主要结合当前疫情实际状况,根据传染病动力学原理,引入神经网络训练学习,通过建立疫情风险等级方法,最终实现应急医疗物资需求动态预测,并根据疫情情况进行物资调度。能够为疫情情境下的应急医疗物资保障提供决策支持。

关键词： SEIR-LSTM模型应急医疗疫情风险等级分类物资需求预测物资调度

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基于传染病感染演化的防疫物资需求预测研究

基于传染病感染演化的防疫物资需求预测研究

作者：任利安徽工业大学

学位级别：硕士

现代社会在发展过程中,时常会面临来自多种难以预料的传染病的威胁。由于现有社会系统的复杂动态性,传染病多会以迅猛之势在社会网络中传播,并且一旦传播开来,感染率、致死率也相对较高,这对于整个社会的危害将是难以估量的。然而现实... 详细信息

现代社会在发展过程中,时常会面临来自多种难以预料的传染病的威胁。由于现有社会系统的复杂动态性,传染病多会以迅猛之势在社会网络中传播,并且一旦传播开来,感染率、致死率也相对较高,这对于整个社会的危害将是难以估量的。然而现实中的传染病扩散过程会受到各种复杂因素影响,其演化趋势往往难以通过单一的数学模型加以描绘,通常是一定的线性规律和非线性规律的结合。考虑到经典的传染病动力学在模拟线性变化的优势与深度学习神经网络在复杂的动态演化中具有较好的应用,因此本文结合二者优势,通过COVID-19实际数据进行模拟验证,进而结合疫区医务人员和不同程度感染的感染者和物资品类构建疫区防疫物资预测模型,从而合理地预测出在疫情发展的不同阶段中,疫区对防疫物资的需求量,为今后政府物资分配和疫情防控提供支持。首先,本文在现有疫病多发且严重的大背景下,结合现有学者对传染病传播的预测模型基础上,引出了本文的研究出发点,进而阐述了本文所涉及到的理论基础和方法。主要包括突发事件、突发公共卫生事件及其防疫物资、传染病演化下的感染人数预测方法中的仓室动力学模型、神经网络模型等,进而介绍了需求预测中常用的安全库存理论,并且对智能优化算法的鲸鱼算法做了描述。其次,考虑到COVID-19疫情的流行趋势和特征,在经典的SEIR仓室模型的基础上引入了疫情具有的潜伏期、政府隔离防控等特点,结合湖北案例的实际数据,对经典的仓室模型进行更加符合现实描述的模型调整,从而对COVID-19病毒的传播演化做数学模拟。在此基础上,通过长短期记忆网络模型LSTM很好地对传染病传播过程中的非线性规律进行预测,最终以智能优化WOA算法寻优形成文章的混合WOA-SEICHR-LSTM模型。在模型基础之上,通过与真实数据进行对比分析得出本文混合模型的预测效率,并将结果与其他单一预测模型做对比,验证本文混合模型的有效性。最后,考虑了疫区前期阶段的防疫物资投入对后续物资需求带来的缓冲影响,并且细化了医疗人员的数量和感染者的不同感染程度,建立了不同品类的防疫物资需求预测模型,通过疫区实际的感染数据对疫区人们对防疫物资的需求量进行了科学预测。为政府等主体应对今后的疫情传播应对、防疫物资调配提供参考。

关键词：传染病动力学循环神经网络鲸鱼算法安全库存物资需求预测

基于机器学习和时序预测的电力建设物资需求预测

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中国物流与采购 2024年第11期 123-124页

作者：黄子琦汪伟谢阳阳林芃征曾意深圳供电局有限公司广东深圳518000

电力建设物资需求预测是电网企业生产规划和管理的重要环节,是有效控制库存,降低成本,提升效益的重要手段。本文首先对电力建设物资进行了分析,总结出其具有规律性强、时效性强等特点。然后以历史数据为基础,利用时间序列方法和机器学... 详细信息

电力建设物资需求预测是电网企业生产规划和管理的重要环节,是有效控制库存,降低成本,提升效益的重要手段。本文首先对电力建设物资进行了分析,总结出其具有规律性强、时效性强等特点。然后以历史数据为基础,利用时间序列方法和机器学习算法对电力建设物资需求进行预测。基于机器学习和时序预测的电力建设物资需求预测模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力,适用于电力建设物资需求预测工作。

关键词：机器学习电力建设物资需求预测

基于Hadoop技术的电网建设物资需求预测模式识别分析

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电子技术（上海） 2023年第3期52卷 316-318页

作者：王学兵张国生徐恩超宋宸张红权耿新国国网新疆电力有限公司吐鲁番供电公司新疆838000 国网吐鲁番供电公司经济技术研究所新疆838000

阐述一种基于Hadoop技术的电网建设物资需求预测模式的识别方法。通过识别项目库分类项目以构建典型项目库,汇总分析各种项目库的电网建设物资,识别物资样本,从而收集电网建设物资的需求数据。探讨计算各影响因素对于各类物资需求计划... 详细信息

阐述一种基于Hadoop技术的电网建设物资需求预测模式的识别方法。通过识别项目库分类项目以构建典型项目库,汇总分析各种项目库的电网建设物资,识别物资样本,从而收集电网建设物资的需求数据。探讨计算各影响因素对于各类物资需求计划的实际影响程度,获取影响值较大的因素作为关键因素,构建电网建设物资需求预测模型,利用基于Hadoop技术构建电网建设物资需求预测模式识别平台,实现电网建设物资需求预测模式识别。

关键词：数据分析 Hadoop技术物资需求预测模式识别

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电网企业物资需求预测技术研究及应用

电网企业物资需求预测技术研究及应用

作者：邵帆华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着电力体制改革的进一步深化,国家电网公司“三集五大”建设的全面推进,物资集约化管理理念的提出,给电网企业物资管理提出了更高的要求。电网企业物资需求预测作为物资管理流程的信息起始点,是提升集约化管理水平的关键环节,而物资... 详细信息

随着电力体制改革的进一步深化,国家电网公司“三集五大”建设的全面推进,物资集约化管理理念的提出,给电网企业物资管理提出了更高的要求。电网企业物资需求预测作为物资管理流程的信息起始点,是提升集约化管理水平的关键环节,而物资需求预测的准确性与及时性制约着物资管理水平的发展。对电网企业物资需求进行精准预测,一方面可以避免因多报而造成的资金积压、库存积压等现象,有效的提高物资集约化管理水平,另一方面对于提高电网企业核心竞争力也有着重要的意义,合理、科学的进行物资需求预测已逐步成为电网企业提升管理、谋求发展的重要课题。论文从物资需求计划的概念、内容、特点、制定方法等方面对物资需求计划进行了详细阐述。通过对国内外管理实践和技术应用实践分析,根据国际通行的预测方法和工具,对物资需求预测进行模型设计。在深入调研省级电网企业的基础上,针对其公司当前生产运营状况,构建出与之相适应的物资需求预测模型,促进物资需求计划更加科学合理高效,做到物资供应及时、成本消耗降低、仓储管理科学,促进物资管理水平的提升,进而深化公司物力集约化管理。通过建立物资需求管理的“三模型”,即物资需求影响因素模型、物资需求预测模型和物资类别匹配关系模型,形成一套差异化的年度物资需求预测模型体系,提高物资需求的准确性和及时性,提高采购效率和资金利用率。依据W省电网企业物资类别分类,运用相应的预测模型验证历史数据,对比需求预测的准确性,在此基础上预测未来两年的物资需求,最后得出结论并展望物资需求预测的应用前景,为辅助省级电网企业物资需求计划工作提供参考依据。

关键词：电网物资物资需求预测预测模型

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基于机器学习的应急物资需求预测模型设计

电子设计工程 2021年第22期29卷 19-23页

作者：俞虹程文美代洲王钧泽徐一蝶贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳550001 南方电网物资有限公司广东广州510620 贵州电网有限责任公司贵阳修文供电局贵州贵阳550200

传统的应急物资需求预测模型对需求分析的完整率较差,导致其预测精准度较低。为此,基于机器学习设计了一种新的应急物资需求预测模型。对物资的分配位置进行机器学习处理,并对物资管理机制进行结构性调整操作。利用机器学习的内部分析... 详细信息

传统的应急物资需求预测模型对需求分析的完整率较差,导致其预测精准度较低。为此,基于机器学习设计了一种新的应急物资需求预测模型。对物资的分配位置进行机器学习处理,并对物资管理机制进行结构性调整操作。利用机器学习的内部分析法分析物资需求管理模式,从可视化分析角度对突发事件发生区域进行数据标定操作,从而强化机器学习模型结构,提高对应急物资的需求预测效果。实验结果表明,该模型能有效提高应急物资需求分析的完整率和预测结果精准度。

关键词：机器学习应急物资物资需求预测数据标定数据分析

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电网建设项目物资需求预测研究

物流技术 2013年第3期32卷 319-321,336页

作者：宋斌卜涛张洪青河南省电力公司物资部河南郑州450052 华北电力大学经济与管理学院北京102206

为满足电网建设项目物资需求管理的发展要求,在现有企业资源计划(ERP)系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上,针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标,合理预测物资需求的问题,借助支持向量机模型(SVM)和人工鱼... 详细信息

为满足电网建设项目物资需求管理的发展要求,在现有企业资源计划(ERP)系统完成上线并能够提供初步数据支持的基础上,针对如何依据电网建设项目里程碑计划中的基本工程建设指标,合理预测物资需求的问题,借助支持向量机模型(SVM)和人工鱼群算法(AFSA),构建了电网建设项目物资需求预测模型。在支持向量回归机的基础上,融合添加混沌搜索后的改进人工鱼群算法,优化了向量机核函数选取和参数设置,通过省级电网建设项目物资需求历史数据测试,模型预测结果满足实际使用要求,能够有效解决电网建设项目物资需求预测的问题。

关键词：电网建设物资需求预测支持向量机人工鱼群算法混沌搜索

全业务统一数据中心架构下的电网协议库存采购物资需求预测

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全业务统一数据中心架构下的电网协议库存采购物资需求预测

大数据挖掘在协议库存物资需求预测的研究和应用

2017电力行业信息化年会

作者：张建业沈佳邹岳琳罗义旺潘建笠陈奎印国网新疆电力公司国网新疆电力公司信息通信公司国网信通亿力科技有限责任公司智能电网大数据实验室

配网协议库存物资需求预测,急需由"人工简单预测"转变为"科学主动预测"。对目前协议库存需求预测业务进行简单梳理与分析,并基于统计学习理论,通过对历史数据的分析,使用支持向量机回归预测算法,输入相关特征变量预测物资需求量。

关键词：协议库存物资需求预测支持向量机

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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新一代信息技术 2019年第16期2卷 45-49页

作者：陈国洪刘烁李燕燕陈晔国网福建省电力有限公司物资分公司福建福州350300 国网信通亿力科技有限责任公司福建福州350003

国网福建电力公司开展协议库存物资需求预测,着重解决当前因协议库存物资需求计划不准确而造成物资结构性缺货、协议合同长期未执行等难题。通过整合ERP系统项目模块和物资模块的海量数据,利用Python算法库挖掘数据的内在联系,先对项目... 详细信息

国网福建电力公司开展协议库存物资需求预测,着重解决当前因协议库存物资需求计划不准确而造成物资结构性缺货、协议合同长期未执行等难题。通过整合ERP系统项目模块和物资模块的海量数据,利用Python算法库挖掘数据的内在联系,先对项目名称进行关键词选取及项目分类,再对项目类型、投资金额、地市、城乡等开展皮尔森相关分析,选取关键影响因子,最后采用随机森林构建大数据模型进行配网物资需求预测,大幅提升预测准确性。

关键词：皮尔森相关系数随机森林关键词分类物资需求预测