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为了最大程度保留有价值信息,提升企业对物料采购价格需求挖掘能力,降低挖掘误差,提出基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法。利用小波分析方法预处理初始需求序列,多尺度分解初始序列,获取若干高、低频序列;利用相空间重构多尺度序列高、低频序列,将重构序列引入循环神经网络模型;经模型训练重构数据后,构建物料采购需求智能化挖掘模型,实现物料采购需求智能化挖掘。试验结果表明,该方法能够有效保留初始序列中的价值信息,训练误差和测试误差平均值为3.02%和2.61%,绝对误差和相对误差平均值为0.58%和3.82%,具有较好的实际应用价值。 相似文献
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结合电力营销各专业现场作业终端应用现状,从硬件配置、安全接入、应用程序兼容性三方面分析了电力营销业务末端融合的可行性并介绍了目前开展的融合测试工作,通过试点应用总结现有架构的局限性.结合微应用市场、GIS地理信息等公共服务,提出基于打造电力营销移动作业平台的现代化立体作业模式,实现营销现场全业务支撑.该方案能够为现场作业及客户服务提供技术支持,提升电力营销业务管理水平与现场工作效率,并且具备水平扩展能力,可以满足电力营销现场业务的长期发展需要,显著节约设备采购成本,为企业精益化管理提供有力保障,具有较高推广价值. 相似文献
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