物资积压

针对电力公司物资库龄长、周转率低等问题，文章通过分析物资周转显性化特征，梳理影响物资周转和积压的因素，引入物资需求偏差、项目施工进度偏差等指标参数，提出一种基于梯度提升树的物资在库时长预测模型, 通过多参量构建梯度回归树拟合损失函数得出学习率，于预测模型中进行物资在时长预测。通过对某电力公司2017—2019年物资数据进行训练和预测，经实验分析该模型对电力物资在库时长预测准确率为95%。同BP神经网络、L1/2稀疏迭代回归和线性回归算法比对后发现，该模型在方差、误差、准确率方面优于其他算法，证明了该模型准确性和实用性。

集中竞价处置活动中物资评估价格的科学性与合理性，是提升废旧物资处置成功率、防范围标串标等行为的前提条件和重要保证，做好废旧物资处置价格评估工作，一方面要对废旧物资价值进行准确测算，特别是要对电网企业报废的变压器、断路器、钢芯铝绞线等大宗混合金属废旧物资利用价值进行分析；一方面是对废旧市场上供求行情进行实时掌控，提前预测不同原材料的价格走势；一方面是针对废旧物资所处的地理特性及运输条件对评估价格进行相应的调整，保证价格评估测算论据充分。本项目通过对各类影响因子的成交价格进行相关性检验和回归分析，以确定不同因素和价格之间的函数，实现一个基于数据模型定价的废旧物资评估模型，以废旧物资内在价值为基础，收集和预测市场上相关资讯和价格信息，充分考虑物资的运输条件、运输距离、运输方式等因素，为第三方评估单位的价格评估工作提供科学合理依据，避免因评估价格过高或过低引起竞价失败、物资积压、经济纠纷、国有资产损失、法律风险，从而提高网上竞价的成功率，提升舟山公司废旧物资处置规范性、经济性。