一种基于PSO训练的分位数神经网络的备件预测方法

本发明公开了一种基于PSO训练的分位数神经网络的备件预测方法，结合分位数回归神经网络(QRNN)与循环神经网络(RNN)构建了备件需求预测模型，通过分位数回归分析能够更全面地捕捉备件需求的条件分布特征，进而提供对需求波动的深刻洞察，同时，RNN的引入使得模型能够有效处理时间序列数据中的时序依赖性，从而在预测过程中考虑到过去需求对当前需求的影响，有效提高了备件管理的效率，降低了库存成本，提升了客户服务的质量和满意度，为制造和服务行业带来了重要的经济效益和竞争优势，因此具有广泛的应用前景，能够在各类电子产品及其售后服务中发挥重要作用。