基于改进的神经网络的军械备件需求预测

摘要：

针对当前军械应急保障中备件供应需求依据经验判断,从而导致保障不精准的现实问题,浪费应急保障资源,削弱部队战斗力.在对军械备件需求量进行分析时发现,军械备件需求符合间断型备件需求特征.基于改进的神经网络军械应急维修备件需求预测模型,利用神经网络模型的强大非线性函数的拟合能力,将间断型的备件需求分解为两步.最终,将两个序列预测结果综合分析,得出军械备件需求预测结果.根据改进神经网络预测模型,结合某单位某军械装备保障数据,用总体数据的4/5作为训练数据,1/5作为测试数据进行预测,实验结果表明,改进的神经网络预测模型预测精度优于其他预测模型,预测精度符合预期,可以为军械应急保障提供依据.

关键词：神经网络、应急维修、军械备件、需求预测

所属期刊栏目：46

分类号：TJ0;TP391(一般性问题)

资助基金：武警部队装备科研基金资助项目军械应急备件箱××2016-×26

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-130