基于MPSO-BP网络的通用飞机航材需求预测方法

摘要

本发明将粒子群算法和BP网络相结合，提出了基于MPSO‑BP网络的通用飞机航材需求预测方法。首先对通用飞机航材需求的主要影响因素进行分析研究，然后介绍了BP网络的基本原理和PSO算法及PSO算法的改进策略，构建了改进粒子群算法优化BP网络的预测模型。将通用飞机航材需求的五个主要影响因素作为网络的输入，通用飞机航材的需求量作为输出，建立了输入与输出的非线性映射关系，本发明可以实现对通用飞机航材需求量的精确预测，且具有很好的非线性拟合能力和泛化能力，提高了收敛效率、降低了陷入局部极小值的可能，具有更高的预测精度，在通用飞机航材需求预测中具有良好的应用效果。