基于RBF神经网络的导弹备件需求量预测仿真

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摘要：针对导弹部署后期与备件有关的各项保障数据相对较多的情况，提出采用径向基函数（Radial Basis Function，RBF）网络方法。以某型导弹的某备件为预测对象，对导弹维修备件需求影响因素进行分析，介绍RBF网络的结构、工作原理及预测步骤和流程图，并进行仿真结果分析。分析结果表明，该方法比普通前向网络训练省时，能解决备件需求量的预测问题。

原文链接:http://www.cqvip.com/qk/71135x/201107/36405396.html

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关键词：神经网络 需求量 神经网 RBF function 导弹 备件需求 神经网络预测 RBF网络