一种基于时间序列的RFID供应链数据分析方法

通过挖掘海量RFID(RadioFrequencyIdentification)数据来优化供应链已经成为一个研究热点.本文针对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RFID供应链数据分析方法.将供应链的RFID数据统一成反映各环节周转状况的时间序列格式，然后通过分段趋势分解方法分解提取的时间序列数据，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据异常.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.