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基于机器学习方法的航空消耗件需求自适应预测
被引量:
3
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作者
付维方
穆彩虹
刘英杰
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第11期4609-4617,共9页
企业状态不稳定性、消耗件故障规律不确定性及需求特征的动态性,特别是新冠疫情期间航空公司航班的大量停飞和逐渐恢复导致固定单一需求预测方法存在较大偏差。基于平均绝对误差和均方误差进行不同需求模式预测方法筛选,构建自组织特征...
企业状态不稳定性、消耗件故障规律不确定性及需求特征的动态性,特别是新冠疫情期间航空公司航班的大量停飞和逐渐恢复导致固定单一需求预测方法存在较大偏差。基于平均绝对误差和均方误差进行不同需求模式预测方法筛选,构建自组织特征映射网(self-organizing feature map,SOFM)对需求时间序列聚类,提出不同聚类模式和预测方法映射关系并实现数据与方法动态自适应。此自适应预测框架能够实现不同航材需求模式识别、多预测方法决策及同一航材多阶段动态预测。通过某航空公司实例验证表明该自适应框架具有较好的应用效果,适用于各类型的消耗备件需求预测。
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关键词
SOFM神经网络
需求模式识别
动态预测
航空消耗件
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职称材料
题名
基于机器学习方法的航空消耗件需求自适应预测
被引量:
3
1
作者
付维方
穆彩虹
刘英杰
机构
中国民航大学航空工程学院
北京飞机维修工程有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2022年第11期4609-4617,共9页
基金
中国民航大学中央高校基金(3122016D010)。
文摘
企业状态不稳定性、消耗件故障规律不确定性及需求特征的动态性,特别是新冠疫情期间航空公司航班的大量停飞和逐渐恢复导致固定单一需求预测方法存在较大偏差。基于平均绝对误差和均方误差进行不同需求模式预测方法筛选,构建自组织特征映射网(self-organizing feature map,SOFM)对需求时间序列聚类,提出不同聚类模式和预测方法映射关系并实现数据与方法动态自适应。此自适应预测框架能够实现不同航材需求模式识别、多预测方法决策及同一航材多阶段动态预测。通过某航空公司实例验证表明该自适应框架具有较好的应用效果,适用于各类型的消耗备件需求预测。
关键词
SOFM神经网络
需求模式识别
动态预测
航空消耗件
Keywords
SOFM neural network
demand pattern recognition
dynamic prediction
aviation consumable spare parts
分类号
V267 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习方法的航空消耗件需求自适应预测
付维方
穆彩虹
刘英杰
《科学技术与工程》
北大核心
2022
3
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