基于NEGM（1,1）与BP神经网络的广义加权比例平均备件需求组合预测

来源 :军械工程学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：GAODAOQUAN

【摘要】

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针对备件需求预测问题,构建了基于NEGM（1,1）与BP神经网络的广义加权比例平均组合预测模型,充分利用NEGM（1,1）在解决时间间隔不等的序列拟合预测问题的优越性和BP神经网络特有的计

【作者】

：

冉宝峰徐常凯张英锋杜加刚

【机构】

：

空军勤务学院航材管理系

【出处】

：

军械工程学院学报

【发表日期】

：

2016年5期

【关键词】

：

备件需求预测 NEGM(1 1) BP神经网络广义加权函数比例平均 spare partsconsumption forecastback propagat

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针对备件需求预测问题,构建了基于NEGM（1,1）与BP神经网络的广义加权比例平均组合预测模型,充分利用NEGM（1,1）在解决时间间隔不等的序列拟合预测问题的优越性和BP神经网络特有的计算能力强、鲁棒性好的优点,克服了单纯使用统计分析、灰色理论或神经网络的弊端.并通过实例分析,验证了此模型在备件消耗预测中的有效性与准确性.

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