【摘 要】
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关键备品配件是复杂装备的核心部件,关键备件的使用量预测对复杂装备的运行维护工作具有重要意义。提出一种基于模糊神经网络和粒子群算法的两段式的复杂装备关键备品使用量
【机 构】
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上海电力学院计算机科学与技术学院,中国商用飞机有限责任公司发展规划部
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关键备品配件是复杂装备的核心部件,关键备件的使用量预测对复杂装备的运行维护工作具有重要意义。提出一种基于模糊神经网络和粒子群算法的两段式的复杂装备关键备品使用量的预测方法,作为设备密集型企业备品配件管理工作提供科学的决策支撑。以某企业的实际备品配件相关数据作为实验数据集,以双重指数平滑、移动平均、传统模糊神经网络和该方法作为比较算法,验证了该方法的有效性。
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