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基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测
被引量:
3
1
作者
廖博
王端民
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第S1期100-102,共3页
引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。
关键词
多步骤优化方法
BP神经网络
装备保障费用
预测
下载PDF
职称材料
题名
基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测
被引量:
3
1
作者
廖博
王端民
机构
空军工程大学工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009年第S1期100-102,共3页
文摘
引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。
关键词
多步骤优化方法
BP神经网络
装备保障费用
预测
Keywords
MSOA,BP network,equipment support cost,forecast
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测
廖博
王端民
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2009
3
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