基于RBF神经网络的导弹备件需求量预测仿真

• 作者: 周文松 王相飞 颜刚 高宏亮
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 导弹 备件需求 神经网络预测 RBF网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 16-18
• 分类号: TP183|TP391.9
• 字数: 2471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2011.01.005

摘要

针对导弹部署后期与备件有关的各项保障数据相对较多的情况,提出采用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络方法.以某型导弹的某备件为预测对象,对导弹维修备件需求影响因素进行分析,介绍RBF网络的结构、工作原理及预测步骤和流程图,并进行仿真结果分析.分析结果表明,该方法比普通前向网络训练省时,能解决备件需求量的预测问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周文松	海军航空工程学院训练部	14	55	4.0	7.0
2	高宏亮	海军装备研究院系统所	1	6	1.0	1.0