摘要
一种基于神经网络的装甲维修器材备件预测方法及装置,其中方法包括:获取装甲维修器材备件的历史数据,从历史数据中提取历史消耗量或需求量作为第一输入,提取维修任务的类型、维修地点、维修器材备件的可获得性、环境因素作为条件;由对应的第一输入和条件组成训练样本,作为输入数据输入装甲维修器材预测模型,得到训练完毕的预测模型;获取当前及未来一段时间的维修任务的任务数据,所述任务数据包括任务类型、地点、环境因素;将所述任务数据以及所述装甲维修器材备件的历史消耗量或历史需求量的最新数据输入所述训练完毕的预测模型,得到装甲维修器材备件需求量的预测结果。如此能解决需求预测过程中的多种不确定性的技术问题。
技术关键词
装甲
滤波器
子模块
注意力
网络
时间序列特征
备件需求量预测
数据
接收编码信息
解码器
计算机程序产品
地点
编码器
模型训练模块
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
分类识别模型
分类识别方法
可见光图像
多模态
特征提取模块
抗直流偏磁
自检方法
判断电流互感器
磁屏蔽装置
非线性回归模型
主动波浪补偿
绞车系统
反馈控制器
布放系统
绞车卷筒