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船舶维修备件的及时保障是船舶设备正常生产作业的保证,备件需求量的准确预测对于航运公司降低运营成本、提高管理效率起着至关重要的作用。文章从某船设备维修备件的历史数据进行分析,构建一种基于灰色模型的多层前馈(BP)神经网络模型,并采用遗传算法(GA)进行优化。首先对船舶设备备件需求影响因素进行分析,通过灰色模型确定备件需求的关键指标,并将结果作为BP神经网络的输入层,从而输出需求预测值。与灰色模型、GA-BP模型预测值对比发现,基于GA-灰色BP神经网络组合模型对于船舶备件的需求预测精度误差仅为0.147%。结果表明,使用GA优化可以提高灰色BP神经网络的预测精度,为船舶维修备件需求预测提供了一种新思路。 相似文献
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探讨TDCS的发展 总被引:1,自引:0,他引:1
冯皓 《铁路通信信号工程技术》2008,5(2):50-52
本文简单回顾了TDCS的发展历程,提出了今后其他信息化系统建设可供参考的建议,探讨了TDCS功能的进一步扩展。 相似文献
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TDCS工程中网络安全系统工程设计 总被引:1,自引:0,他引:1
冯皓 《铁路通信信号工程技术》2006,3(5):15-18
本文就TDCS工程设计中铁路局调度中心部分网络安全系统部署进行了探讨,提出了具体的工程设计技术方案,突出强调了其设置的意义及重要性。 相似文献
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