基于PCA-RBF神经网络模型的航空备件预测方法

• 作者: 关子明 常文兵
• 来源期刊: 北京工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 备件预测 主成分分析 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学与技术
• 页码范围: 60-64
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.0
• 字数: 3575字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1513.2009.03.015

摘要

提出了基于PCA-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟备件需求时输入变量过多、网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常文兵	北京航空航天大学工程系统工程系	44	235	8.0	14.0
2	关子明	北京航空航天大学工程系统工程系	5	30	3.0	5.0