基于主成分分析-RBF神经网络模型的备件预测研究

摘要

备件预测在产品物流保障中占有极其重要的地位,针对现有各种航空备件预测方法精度较低,无法满足实际需求的现状,文章提出了基于主成分分析-RBF神经网络模型的备件预测方法.首先利用主成分分析方法去除原始输入层数据的相关性,以解决RBF神经网络模拟预测备件需求时输入变量过多,网络规模过大导致效率下降的问题,最后选择合适的径向基函数密度训练神经网络.通过结合实例进行分析,取得了较好的效果.