一种基于BP神经网络的技术保障产品体系贡献率预测方法

本发明提供了一种基于BP神经网络的技术保障产品体系贡献率预测方法，包括：获取保障任务，根据保障任务的执行流程将当前保障任务序列化，得到保障任务序列，并结合保障任务序列各流程步骤所需的任务原子模型从任务原子模型集中调取；根据保障任务执行所需的技术专业从技术保障产品能力模型库中匹配具备相应技术能力信息的技术保障产品；将保障任务、以及与保障任务相应的任务原子模型、技术保障产品的属性信息、寿命信息和环境信息输入至训练完成的技术保障产品体系贡献率预测模型，输出技术保障产品对保障体系贡献率。本发明引入人工智能算法预测新型技术保障产品的体系贡献率，同时附加产品寿命数据，解决常规预测方法中存在的适应性不高问题。