结合模糊神经网络和粒子群优化的复杂装备关键备件用量预测

• 作者: 曹渝昆 李云峰
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊神经网络 粒子群优化 备品配件 用量预测
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 167-171,179
• 页数: 6页
• 分类号: TP182
• 字数: 6254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.10.039

摘要

关键备品配件是复杂装备的核心部件，关键备件的使用量预测对复杂装备的运行维护工作具有重要意义。提出一种基于模糊神经网络和粒子群算法的两段式的复杂装备关键备品使用量的预测方法，作为设备密集型企业备品配件管理工作提供科学的决策支撑。以某企业的实际备品配件相关数据作为实验数据集，以双重指数平滑、移动平均、传统模糊神经网络和该方法作为比较算法，验证了该方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹渝昆	上海电力学院计算机科学与技术学院	16	80	6.0	8.0
2	李云峰	中国商用飞机有限责任公司发展规划部	4	29	3.0	4.0