文档摘要：针对煤炭企业高频备件的消耗量特点,提出一种基于改进的人工神经网络预测模型.首先,建立的RBF神经网络实现了备件消耗预测.然后利用马尔科夫模型修正相对误差残值,可使修正后的预测值更加接近实际消耗值.结果表明,基于改进的人工神经网络模型能够较好地提高神华某煤炭公司备件消耗预测的准确度.
作者：段军 张雪妮 宋广宇 辛立伟 Author：DUANJun ZHANGXueni SONGGuangyu XINLiwei
作者单位：内蒙古科技大学矿业研究院,内蒙古包头014010内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010包头市联方信息自动化有限责任公司,内蒙古包头014010
刊名：内蒙古科技大学学报
Journal：JournalofInnerMongoliaUniversityofScienceandTechnology
年，卷(期)：2020, 39(3)
分类号：TP389
关键词：备件消耗预测 RBF神经网络 马尔科夫链
机标分类号：
在线出版日期：2020年10月15日
基金项目：包头市稀土高新区科技创新服务载体基金资助项目基于改进的人工神经网络对煤炭企业备件消耗预测研究[
期刊论文] 内蒙古科技大学学报--2020, 39(3)段军 张雪妮 宋广宇 辛立伟针对煤炭企业高频备件的消耗量特点,提出一种基于改进的人工神经网络预测模型.首先,建立的RBF神经网络实现了备件消耗预测.然后利用马尔科夫模型修正相对误差残值,可使修正后的预测值更加接近实际消耗值.结果表明,基于...参考文献和引证文献
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引证文献
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