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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, 0(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, 0(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!
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