基于B样条神经网络的新机航材备件消耗预测

发布时间：2024-03-03 09:20

　　基于B样条神经网络算法实现新机航材备件的消耗预测,由于新机航材备件历史消耗数据少,提出首先利用B样条进行数据拟合以增加样本数;其次根据航材消耗特点建立基于BP神经网络的航材备件消耗模型,最后以某场站航材消耗进行Matalb算例仿真,检验模型的可行性。

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【部分图文】：

图3预测结果相对误差

3-j=t3-j(t4-t3)，t10+j=t10+j(t10-t9)，j=1?2?3。2）作出拟合函数以0.1为间隔的时间序列，则原来的样本容量扩大至101，满足神经网络学习算法的样本容量。3）将预处理的训练样本代入神经网络模型，通过Matlab得到如图2所示的输出结果。123....