基于IOWA 算子的装备备件需求量组合预测模型

Combination Forecasting Model of Equipment Spare Parts Demand Based on IOWA Operator
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    摘要:

    针对传统预测模型在预测过程中信息利用不充分和预测对象复杂多变的问题,建立一种基于IOWA 算子 的最优组合预测模型。该模型利用IOWA 算子集合灰色系统建模和小波神经网络处理非线性复杂系统的优点,以误 差平方和为准则对数据进行分析,并利用Matlab 工具箱对其进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析 结果验证了该组合预测模型的科学性和优越性。

    Abstract:

    Aiming at the problems of not fully utilizing the data, complicated and changeable of the forecasting target during the traditional predicting, a combination forecasting model based on induced ordered weighted average (IOWA) operator is put forward. This model utilizes IOWA operator to assemble the advantages of the grey systematic and wavelet neural network, analyzes the data based on the square of error and uses Matlab toolbox for optimize calculating to get the best result. The example analysis result shows that the combination model is scientifically and ascendantly.

    参考文献
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梅国建,钟波,张向波,赵中凯.基于IOWA 算子的装备备件需求量组合预测模型[J].,2013,32(01):8-11.

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  • 收稿日期:2013-09-25
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