本發(fā)明公開了一種用于風電機組零部件的需求預測方法，該需求預測方法采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對某一種風電機組零部件設備的預期失效并替換的數(shù)量進行預測，BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型通過給定的輸入量和輸出量訓練出能夠表達它們之間內(nèi)在關(guān)系的網(wǎng)絡，得到一個能夠反映出各種影響因素與設備故障之間數(shù)量關(guān)系的函數(shù)，并運用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預測結(jié)果，達到準確預測需求的目標。本發(fā)明中的需求預測方法是以專家經(jīng)驗得到需求數(shù)量的決策提供理論依據(jù)，將零部件需求預測的不確定性和經(jīng)驗判斷通過數(shù)學模型轉(zhuǎn)化為具有指導意義的可重復的系統(tǒng)庫存管理方法，幫助風電企業(yè)更好地管理倉庫，降低庫存占用資金，從而達到減少成本的目的。