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基于BP神经网络与GM(1,N)组合的生产项目后 评价模型

Post-evaluation Model of Production Project Based on the Combination of BP Neural Network and GM(1,N)
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摘要 通过构造回归方程初步明确了生产项目设备实际生产生产投入与设备的典型表现指标之间的关系。之后建立BP神经网络与GM(1,N)组合的预测模型,预测未来的生产投入。为实现精准投资、投入策略优化提供相应的支撑。 Through the construction of regression equation,the relationship between the actual production input of the production project equipment and the typical performance indicators of the equipment is initially clarified.After that,a prediction model combining BP neural network and GM(1,N)is established to predict future production input.Provide corresponding support for the realization of precise investment and investment strategy optimization.
作者 陈永淑 尚明远 李果 魏艳霞 陈菁 唐娴 段炼 李茜莹 CHEN Yong-shu;SHANG Ming-yuan;LI Guo;WEI Yan-xia;CHEN Jing;TANG Xian;DUAN Lian;LI Qian-ying(Guangzhou Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co.,Ltd.,Guangzhou 510620,China)
出处 《价值工程》 2021年第33期140-142,共3页 Value Engineering
关键词 生产投入 表现指标 BP神经网络 GM(1 N) production input performance index BP neural network GM(1,N)
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