近年来,各动车段配属车辆日益增多、检修车型日趋丰富,对动车组备件管理工作带来了极大的挑战。传统的备件需求预测方法泛化能力差,仅能够处理部分需求平稳的备件,面对离散性、不规律需求的备件时预测效果不佳;其次,统一的管理策略难以适应属性差异性巨大的动车组备件的管理需要,使得当前动车组备件管理成本高、效率低的问题难以得到有效解决。本文针对库存管理中需求预测与分类管理两大关键环节,提出了自适应的需求预测方法与基于多属性的分类管理方法,解决了动车组备件的需求预测误差大、备件管理效率低的问题,实现了多元化的库存管理策略,为动车组列车的正常检修提供重要保障。主要研究工作如下:（1）针对动车组检修备件种类繁多、备件需求差异大的问题,本文提出了一种基于需求特性的自适应组合模型预测方法。该方法首先对备件需求离散性、变异性等特性进行分解分析,总结备件需求特性与预测模型的适配性,然后基于Boost回归决策树、指数平滑法等多种预测方法,探究不同模型在不同需求特性下的预测效果,最后利用BP神经网络对需求特性的提取与综合能力研究多种模型的组合机制,进行不同模型的自适应整合,从而在更广的备件类别中实现了更好的预测精度。（2）针对动车组备件技术复杂,备件重要性、需求量、进货周期等属性差异性大的特点,本文提出了一种基于备件多属性优化聚类的分类管理方法。该方法首先利用层次聚类方法将备件分为特殊备件与普通备件,并从构建的层次结构树的分布特性出发,根据类别距离探究备件的自适应分类数;其次针对层次聚类的局部寻优的问题,利用遗传算法的全局搜索能力进行聚类分类优化,最后根据分类结果为各类备件选择恰当的库存管理策略,合理配置库存资金,优化库存管理结构。（3）针对现有动车组备件系统不完备,数据管理效率低下,数据流通迟滞等问题,本文以上述研究的需求预测与分类管理方法为核心,设计实现了一套动车组备件预测与管理系统,包括数据管理、核心算法服务、数据分析以及人机交互界面等模块,并在某动车组备件管理中心进行试运行,验证了本文提出算法在实际系统上的有效性。综上所述,本文从动车组备件场景的分析总结出发,构建自适应需求预测方法与基于多属性的分类管理方法,实现面向动车组备件库存管理的实际系统应用,为动车组备件的有效管理提供有力支持。