一种基于灰色关联度与BP神经网络的备件需求预测模型

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针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。
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