基于B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)新機航材備件的消耗預測,由于新機航材備件歷史消耗數(shù)據(jù)少,提出首先利用B樣條進行數(shù)據(jù)擬合以增加樣本數(shù);其次根據(jù)航材消耗特點建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的航材備件消耗模型,最后以某場站航材消耗進行Matalb算例仿真,檢驗模型的可行性。

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【部分圖文】：

圖3預測結(jié)果相對誤差

3-j=t3-j(t4-t3)，t10+j=t10+j(t10-t9)，j=1?2?3。2）作出擬合函數(shù)以0.1為間隔的時間序列，則原來的樣本容量擴大至101，滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習算法的樣本容量。3）將預處理的訓練樣本代入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過Matlab得到如圖2所示的輸出結(jié)果。123....

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