一种自助售电终端的清机维护时间的预测方法

摘要

本发明公开了一种自助售电终端的清机维护时间的预测方法，其特征在于该预测方法从终端安装之后按先后顺序分为3个连贯的预测阶段：初始阶段、数据积累阶段和标准阶段，每个预测阶段对应不同的预测算法。系统能够根据业务数据的积累过程自动进行阶段选择，系统同时预测1天、2天、3天预测清机时间结果，通过不同阶段引入经验数据、季节变化、业务量增长优化预测模型，避免数据不全带来无法预测或预测不准确问题。系统通过充值现金数据代替用电量数据，避免非现金充值方式对预测计算带来的干扰，能够大幅提高系统的可预测性和预测准确度。

主权项

一种自助售电终端的清机维护时间的预测方法，其特征在于该预测方法从终端安装之后按先后顺序分为3个连贯的预测阶段：初始阶段、数据积累阶段和标准阶段，每个预测阶段对应不同的预测算法：初始阶段：这期间清机维护时间的算法基于动态数据，具体是：如果P_cur≥P_max*90％，则T₁；如果P_max*90％＞P_cur≥P_max*80％，则T₂；如果P_max*80％＞P_cur≥P_max*70％，则T₃；其中：T1指1天内进行清机维护；T₂指2天内进行清机维护；T3指3天内进行清机维护；P_max指终端最大的容纳纸币数量；P_cur指终端当前纸币数量；数据积累阶段：这期间清机维护时间的算法既基于动态的历史数据，又考虑季节性因素，季节对应月份系统可配置，具体是：如果上个月是春秋季，本月依旧是春秋季，或者本月是冬夏季，本月依旧是冬夏季，则算法如下：如果P_next1＞P_max‑P_cur，则T₁；如果P_next2＞P_max‑P_cur，则T₂；如果P_next3＞P_max‑P_cur，则T₃；其中：P_next1指预测计算日期的上月同期那天的该终端的进钞量，P_next2指预测计算日期的上月同期那天之后2天的该终端的进钞量，P_next3指预测计算日期的上月同期那天之后3天的该终端的进钞量，T1指1天内进行清机维护；T₂指2天内进行清机维护；T3指3天内进行清机维护；P_max指终端最大的容纳纸币数量；P_cur指终端当前纸币数量；如果上个月是春秋季，本月是冬夏季，则算法如下：如果N*P_next1＞P_max‑P_cur，则T₁；如果N*P_next1＞P_max‑P_cur，则T₂；如果N*P_next3＞P_max‑P_cur，则T₃；其中：N指冬夏季与春秋季用电量比值，其值可配置；P_next1指预测计算日期的上月同期那天的该终端的进钞量，P_next2指预测计算日期的上月同期那天之后2天的该终端的进钞量，P_next3指预测计算日期的上月同期那天之后3天的该终端的进钞量，T1指1天内进行清机维护；T₂指2天内进行清机维护；T3指3天内进行清机维护；P_max指终端最大的容纳纸币数量；P_cur指终端当前纸币数量；如果上个月是冬夏季，本月是春秋季，则算法如下：如果P_next1/N＞P_max‑P_cur，则T₁；如果P_next2/N＞P_max‑P_cur，则T₂；如果P_next3/N＞P_max‑P_cur，则T₃；其中：N指冬夏季与春秋季用电量比值，其值可配置；P_next1指预测计算日期的上月同期那天的该终端的进钞量，P_next2指预测计算日期的上月同期那天之后2天的该终端的进钞量，P_next3指预测计算日期的上月同期那天之后3天的该终端的进钞量，T1指1天内进行清机维护；T₂指2天内进行清机维护；T3指3天内进行清机维护；P_max指终端最大的容纳纸币数量；P_cur指终端当前纸币数量；标准阶段：这期间清机维护时间的算法基于动态的历史数据和进钞量增长率，具体是：如果C*P_next4＞P_max‑P_cur，则T₁；如果C*P_next5＞P_max‑P_cur，则T₂；如果C*P_next6＞P_max‑P_cur，则T₃；其中：P_next4指预测计算日期的去年同期那天的该终端的进钞量，P_next5指预测计算日期的去年同期那天之后2天的该终端的进钞量，P_next6指预测计算日期的去年同期那天之后3天的该终端的进钞量，C为进钞量增长率，C＝(上个月该终端的现金进钞量‑上个月去年同期现金进钞量)/上个月去年同期现金进钞量。