基于影响因素分析的高速公路机电设备备件需求预测

发布时间：2020-07-01 11:25

【摘要】：随着我国路网规模的持续扩大,高速公路机电系统在生产管理中的作用也越来越显著。机电系统故障会导致高速公路的非正常营运并引发系列生产安全问题,更会波及到整个路网,甚至影响到司乘人员的人身安全。因而,保证高速公路机电系统的完备性成为了保证路网正常运行的前提,合理的库存需求预测对于提高备品备件的管理水平变得尤为重要。由于目前积累的维护数据有限,历史维护样本数据较小,在此背景下,本文以X市高速公路维护单位为例,进行了小样本下的高速公路机电设备的备品备件预测与管理研究。本文通过实践调研获取到X市高速公路管理单位的备件库存相关数据信息,梳理资料并进行了详细问题分析。发现现行的备品备件管理采购盲目,出入库记录存在纰漏,管理模式过于传统。通过对库存需求预测相关理论进行整理研究,根据需求产生是否连续,将备件分类为连续型备件与间断型备件,对二者的需求预测办法分别进行归纳。因为设备故障与需求关系直接相关,本文通过整理设备的寿命可靠性研究现状,构建了高速公路机电设备的分段式故障模型,对设备的早期故障期与损耗故障期的时间节点进行了推算。基于设备的可靠性模型,将设备的运行状态时长转化为故障率作为主要因素,并结合其他相关因素构建了高速公路机电系统备件需求影响因素序列。最后以栏杆机头设备为例,首先采用基于随机森林与梯度提升回归的传统预测方法对模型进行了构建。其次,使用了改进随机森林预测算法对模型进行了优化,验证了本文提出的预测方法具有有效性与合理性。结果表明设备故障模型在整个训练过程中占有较高的权重,对设备的需求预测起了主要推进作用。为了证明有效性,在去除设备可靠性因素后采用同样方法进行了预测,发现结合了可靠性函数的预测模型显著提高了预测精度。此外,针对目前X市高速公路维护单位的备件管理方法的缺陷,结合本文的研究内容提出了库存优化管理办法,在高速公路的备件库存管理方面具有良好的应用价值。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U418.7
【图文】：

相关性分析步骤表4.1各设备与栏杆机头相关性表

各类预测模型的交叉训练效果图

【参考文献】

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本文编号：2736696