| 基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测 |
| |
| 引用本文： | 可荣博,王铁宁,宋宁波.基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测[J].火力与指挥控制,2015(6). |
| |
| 作者姓名： | 可荣博 王铁宁 宋宁波 |
| |
| 作者单位： | 1. 装甲兵工程学院,北京,100072
2. 北方自动控制技术研究所,太原,030006 |
| |
| 摘 要： | 装甲装备器材保障具有规模大、时间紧、消耗大、不确定因素多、决策难度大等特点。准确的需求预测是实施主动的、精细化的器材保障的重要前提条件。利用BP神经网络较强自学习能力和自适应能力对器材需求规律进行学习,并借助遗传算法提高BP神经网络的收敛速度,设计了一种基于遗传算法改进的BP神经网络模型预测方法,对装甲装备器材进行需求预测。通过实例计算表明,该方法比单纯BP神经网络方法具有预测精度高、收敛速度快的优点。
|
| 关 键 词： | 装甲装备器材 遗传算法 BP神经网络 |
Research on Armored Equipment Demand Forecasting Based on BP Neural Network |
| |
| KE Rong-bo,WANG Tie-ning,SONG Ning-bo.Research on Armored Equipment Demand Forecasting Based on BP Neural Network[J].Fire Control & Command Control,2015(6). |
| |
| Authors: | KE Rong-bo WANG Tie-ning SONG Ning-bo |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | armored equipment genetic algorithms BP neural network |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
