【摘 要】
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针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点，建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型．以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习，利用BP神经网络实现了对备
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针对大型机电设备备件需求具有非线性和随机波动性的特点，建立基于马尔科夫链修正的BP神经网络预测模型．以提高模型的预测精度。通过对训练样本的学习，利用BP神经网络实现了对备件需求时间序列的滚动预测，同时得到了实测值与预测值的相对误差；在此基础上利用马尔科夫链对相对误差进行修正，有效地提高了预测结果的精度。并将该模型应用于实际预测中，结果表明该模型优于BP神经网络单项预测模型，具有精度高、科学可靠的特点，为大型机电设备备件需求预测提供了新的途径。
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