一种基于人工智能的热电发电物料需求量预测系统及方法

本发明涉及热电发电物料预测技术领域，公开了一种基于人工智能的热电发电物料需求量预测系统及方法。该系统的物料基础数据采集模块获取设备运行参数、库存记录，关联环境因素生成物料基础数据集；人工智能需求预测模块提取数据，应用深度学习模型预测未来物料需求量并评估波动风险，生成需求预测结果集；预测优化调整模块识别波动趋势，调整模型参数与权重，重新分配优先级，生成优化需求预测数据；异常需求检测模块识别异常点，分析偏差幅度，标记高波动风险点，生成异常需求点集合；物料需求输出模块整合相关数据，生成热电发电物料需求预测报告。该系统通过多模块协作，提升了物料需求预测的全面性与适应性。