基于数据挖掘和小波神经网络的航材消耗预测方法

• 作者: 孙臣良 赵涛 郑伟 陈洪光
• 来源期刊: 海军航空工程学院学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 数据挖掘 小波神经网络 消耗预测
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 兵器理论与技术
• 页码范围: 235-238,256
• 页数: 5页
• 分类号: V240.2
• 字数: 4241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7682/j.issn.1673-1522.2014.03.008

摘要

运用数据挖掘技术对航材消耗的历史数据进行关联分析，筛选出对保障飞机飞行有重要作用的航材消耗数据，大大缩减了需要预测的航材数量，同时对消耗航材之间的内在影响关系进行量化。在分析人工鱼群算法原理的基础上，对算法中步长参数和视野范围参数的设置方法进行了改进。实例结果表明，运用小波神经网络预测航材消耗的方法大大降低了预测误差，说明了该方法的有效性、可行性和实用性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙臣良	海军航空工程学院兵器科学与技术系	22	106	6.0	9.0
2	郑伟	海军航空工程学院科研部	11	25	3.0	4.0