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本发明提供了一种融合时序预测模型和机器学习模型的备件需求预测方法。该方法包括：采集备件需求预测相关的元数据，将ETL处理后的元数据存入数据库中；对数据库中存储的元数据进行预处理，对预处理后的元数据进行数据特征挖掘，确定影响备件需求的各个因素，分析出各个因素对备件需求的影响程度，在备件需求预测阶段，以经过影响程度分析处理后的元数据、各个有用的影响因素以及排序后的各个影响因素对备件需求的影响程度作为源数据，将源数据输入到基于LSTM、GRU时序预测和XGBoost、Randomforest机器学习融
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113127537 A (43)申请公布日 2021.07.16 (21)申请号 202110411099.4 G06Q 10/08 (2012.01) (22)申请日 2
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