基于遗传BP神经网络的装甲装备器材需求预测

• 作者: 可荣博 宋宁波 王铁宁
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 地球科学
• 关键词: 装甲装备器材 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TJ811|N945
• 字数: 3719字
• 语种: 中文

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王铁宁		104	554	12.0	19.0
2	可荣博		6	14	2.0	3.0
3	宋宁波		2	11	2.0	2.0