一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法
电子学报2010年2期 文档装换有缺失 请下载查看完整版
年2月2010
电子学报
ACTAELECTRONICASINICAVol.38No.2A
Feb.2010
一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法
高
,3
昕1,赵
,3
文2,叶
,,,333
蔚1,张世琨2,王立福2
(北京大学信息科学技术学院,北京1;2北京大学软件工程国家工程研究中心,北京1;1.00871.00871
北京大学信息科学技术学院软件研究所高可信软件技术教育部重点实验室,北京1)3.00871
摘要:通过挖掘海量R()数据来优化供应链已经成为一个研究热点.本文针对FIDRadioFrequencyIdentification
供应链流通中出现的若干周转异常并且难以发现的问题,提出了一种基于时间序列的R将FID供应链数据分析方法.
供应链的R然后通过分段趋势分解方法分解提取的时间序列数FID数据统一成反映各环节周转状况的时间序列格式,据,并根据分解后的随机项建立阈值来判断数据是否异常,从而建立相应的时间序列分析模型;最后基于模型检测数通过多样本和多数据集的实验检测,结果表明这种方法有效并具有较高的效率.据异常.
关键词:
无线射频识别();RRFIDFID数据集;供应链;时间序列
中图分类号:T文献标识码:A文章编号:0)2P3113722112(2010A02607
ADataAnalysisMethodforRFIDSupplyChainBasedonTimeSeries
,,,,,1323132323
,,,,GAOXinZHAOWenYEWeiZHANGShikunWANGLifu
(,,,;1.SchoolofElectronicsEngineeringandComputerSciencePekingUniversityBeijing100871China,,,;2.NationalEngineeringResearchCenterforSoftwareEngineeringPekingUniversityBeijing100871China
(),3.KeyLaboratoryofHighConfidenceSoftwareTechnologiesMinistryofEducationSchoolof,,,)ElectronicsEngineeringandComputerSciencePekingUniversityBeijing100871China
:T)dAbstractooptimizeSupplyChainsystembyminingmassRFID(RadioFrequencyIdentificationatahasbeenanim,portantresearcharea.InthispaperweprovideadataanalysismethodforRFIDsupplychainbasedontimeseriesfortheexceptions
,whicharehardtobedetectedinthecirculationofsupplychain.ThismethodfirstturnslikenoneffectivetransportationandsoonRFIDdataineachtransportationphaseorstoragephaseintotheunifiedformoftimeserieswhichcanreflectthecirculationsituation
;,ofeachphasethencarriestimeseriesanalyzeontheRFIDdatabythemethodofsubsectiontendencyanalyzebuildsthethreshold;bytherandomitemsandbuildsthecorrespondingtimeseriesanalysismodelatlastcheckstheRFIDdataiftheyareabnormalbased
,onthesemodels.Throughmultisampleandmultidatasetexperimenttheresultshowsthatourmethodiseffectiveandefficient.
:r();;;KeywordsadiofrequencyidentificationRFIDRFIDdatasetsupplychaintimeseries
1引言
在R存在大量的RFID供应链系统中,FID标签和众
而在R多的读写器,因此会产生海量的数据.FID供应链
系统中,这些海量的RFID数据包含物品本身的相关信息和物品在流通中的时间与空间信息,通过有效的组织将为供应链系统用户(例如,生产商、物流企业、零售商
]1
等)提供众多有价值的信息[例如,物品在运输过程中.的路径和运输时间、特定时间的位置和运输效率等信息.同时,供应链系统用户更加关注物品在整个流通过程中出现的不符合相关企业的非功能性需求,例如运输
这些问题延迟、异常行为、物品目录异常和物品丢失等.
会在流通过程中的数据上得到体现,同时相应的数据分
析也要面对数据跨多个企业所带来的问题.
因此如何有效地分析和挖掘这些信息就成为
这方面主要有两RFID供应链系统必须要解决的问题.
类方法,一类是通过机器学习等数据挖掘的方式分析
另一类是通过定义具体业务规则分析RRFID数据,FID
数据.后者更加有效,可以明确地找出异常数据,但由于不是所有的供应链系统环节都可以提供具体的业务规则,所以应用范围比较有限;前者分析数据特征,应用范围较广,但往往存在效率和误差方面的问题.所以在实
往往要结合这两方面的优势.依际的RFID数据分析中,
靠后者的业务规则来提取数据分析的业务需求和分析
收稿日期:;修回日期:2009083120100110基金项目:国家高技术研究发展计划()(,);国家重点基础研究发展计划()();国家自863No.2006AA04A119No.2006AA04A121973No.2009CB320706然科学基金()No.60803014
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的角度、规则等,同时基于这些信息设计出相应的数据挖掘方法,从而达到既符合实际业务要求又有较大应用范围的目的.
在本文中,通过分析供应链中的业务需求,总结并
并将这些信息给出了具体的RFID数据相关业务规则,
转化为具体的时间序列模型.然后,基于时间序列模型检测出物品在供应链中流通的异常情况.具体的分析过程是通过收集供应链系统各运输阶段和仓储阶段中的R建立学习样本, …… 此处隐藏:1866字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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