作者：冉宝峰; 徐常凯; 张英锋; 杜加刚备件需求预测bp神经网络广义加权函数比例平均
摘要：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.
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《军械工程学院学报》（CN：13-1257/E）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《军械工程学院学报》展示学院教学与科研水平，交流学术研究最新成果，为人才培养、学科建设和部队建设服务。读者对象：面向全军各大单位领导机关、军内外相关院校及科研部门的专家、学者等。
省级期刊
人气 238310 评论 36
人气 154095 评论 33
人气 151779 评论 53
人气 122802 评论 54
