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基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测被引量：1: 1; 作者张良华邵卫东 +2 位作者王德才唐业军孙玉萍《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第6期71-75,共5页; 针对装备维修器材消耗量的几种主要影响因素,采用实际统计样本数据,构建了装备维修器材消耗量的多元线性回归预测模型.在结合算例分析的基础上,运用多元线性回归方法对装备维修器材消耗量进行了预测并检验.该研究成果为装备维修器材消... 展开更多; 关键词多元线性回归装备维修器材消耗量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进分形方法的备件消耗预测: 2; 作者姜博轩倪敏胡贵安《四川兵工学报》 CAS 2010年第1期38-40,44,共4页; 针对移动平均法预测精度较低和神经网络预测模型计算过程复杂的情况,提出运用分形方法进行备件消耗量的预测.本文在一般分形预测模型基础上,引入异常数据的概念,运用统计理论对分维值进行分析,建立局部变异系数模型,对传统算法进行了改... 展开更多; 关键词分形异常数据局部变异系数模型备件消耗量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于物联网的医用耗材智能屋管理系统被引量：14: 3; 作者黄国兴杨志鹏 +5 位作者陈良红阮树杰黄康杨沁孟冠军丁曙光《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第12期214-219,共6页; 针对医用高值耗材种类繁多、管理难度大的问题,为减少人力成本、提高医用高值耗材的智能化管理水平。本文提出了基于物联网的高值医用耗材智能屋的管理系统,介绍了智能屋的整体架构、系统功能、核心业务及流程设计,主要分为结构模块、R... 展开更多; 关键词物联网高值医用耗材耗材管理 RFID 消耗量预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统被引量：2: 4; 作者张大恒张英俊张闯《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期98-106,共9页; [目的]为应对国际燃油价格波动和降低温室气体排放的需求,提出一种基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统,在考虑经济和环境因素的情况下提高船舶运营效率。[方法]首先,从航海日志和午报等提取船速、转速、平均吃水、吃水差、船上货物... 展开更多; 关键词气象航线燃油消耗量预测人工神经网络多元回归分析决策系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测被引量：1: 1; 作者张良华邵卫东王德才唐业军孙玉萍; 机构防化指挥工程学院一系防化指挥工程学院四系; 出处《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第6期71-75,共5页; 文摘针对装备维修器材消耗量的几种主要影响因素,采用实际统计样本数据,构建了装备维修器材消耗量的多元线性回归预测模型.在结合算例分析的基础上,运用多元线性回归方法对装备维修器材消耗量进行了预测并检验.该研究成果为装备维修器材消耗量的预测提供了一种贴近实际的科学合理方法.; 关键词多元线性回归装备维修器材消耗量预测; Keywords multivariable linear regression equipment maintenance material consumption prediction; 分类号 Q503 [生物学—生物化学] O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进分形方法的备件消耗预测: 2; 作者姜博轩倪敏胡贵安; 机构解放军炮兵学院; 出处《四川兵工学报》 CAS 2010年第1期38-40,44,共4页; 文摘针对移动平均法预测精度较低和神经网络预测模型计算过程复杂的情况,提出运用分形方法进行备件消耗量的预测.本文在一般分形预测模型基础上,引入异常数据的概念,运用统计理论对分维值进行分析,建立局部变异系数模型,对传统算法进行了改进,为分维数的选择提供了依据并提高了预测准确性.实验表明,采用这种改进的分形算法,在短期内能够准确预测备件消耗量的变化情况,误差率小于3%.; 关键词分形异常数据局部变异系数模型备件消耗量预测; 分类号 N945.24 [自然科学总论—系统科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于物联网的医用耗材智能屋管理系统被引量：14: 3; 作者黄国兴杨志鹏陈良红阮树杰黄康杨沁孟冠军丁曙光; 机构合肥工业大学机械工程学院太元生物科技有限公司; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第12期214-219,共6页; 文摘针对医用高值耗材种类繁多、管理难度大的问题,为减少人力成本、提高医用高值耗材的智能化管理水平。本文提出了基于物联网的高值医用耗材智能屋的管理系统,介绍了智能屋的整体架构、系统功能、核心业务及流程设计,主要分为结构模块、RFID模块、数据库模块、控制系统模块四大模块,具体有用户管理、出入库管理、综合查询、预警管理四大业务,通过GM(1,1)模型对2022年全年高值医用耗材的月消耗量进行预测分析,并且检验得该预测模型的精度等级为一级,模型预测效果很好,能够为医院采购人员采购提供了一个参考,避免因过度的主观估计而造成的耗材浪费。该系统能够有效地提高医院对于高值医用耗材的管理水平,减少人力、物力和财力的消耗,为广大患者提供更加优质的医疗服务。本文所提的高值医用耗材智能屋管理系统解决了传统的高值医用耗材管理的诸多难题。; 关键词物联网高值医用耗材耗材管理 RFID 消耗量预测; Keywords internet of things high-value medical consumables consumables management RFID consumption forecast; 分类号 C931.6 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统被引量：2: 4; 作者张大恒张英俊张闯; 机构大连海事大学航海学院大连海洋大学航海与船舶工程学院; 出处《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2022年第4期98-106,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51679025)。; 文摘 [目的]为应对国际燃油价格波动和降低温室气体排放的需求,提出一种基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统,在考虑经济和环境因素的情况下提高船舶运营效率。[方法]首先,从航海日志和午报等提取船速、转速、平均吃水、吃水差、船上货物重量、风和海浪的影响等7种运营数据,通过BP神经网络方法预测船舶燃油消耗量;然后,提出基于改进Dijkstra算法的船舶气象航线决策系统,并利用该系统获得船舶最优航线。最后,对12335 t多用途船营口至仁川的航线进行仿真分析。[结果]利用BP神经网络方法预测的燃油消耗量与实测值的拟合优度为79.97%,表明预测效果较好;通过决策系统获得了该船在15和17 kn航速下的气象航线。[结论]基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统获得的船舶航线更准确、可靠,有助于减少船舶的燃油消耗量和CO_(2)排放量,为船东和海事管理部门提供技术支持。; 关键词气象航线燃油消耗量预测人工神经网络多元回归分析决策系统; Keywords meteorological shipping route fuel oil consumption prediction artificial neural network multiple regression analysis decision-making system; 分类号 U675.79 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多元线性回归的装备维修器材消耗量预测	张良华邵卫东王德才唐业军孙玉萍	《北京工商大学学报（自然科学版）》 CAS	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进分形方法的备件消耗预测	姜博轩倪敏胡贵安	《四川兵工学报》 CAS	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于物联网的医用耗材智能屋管理系统	黄国兴杨志鹏陈良红阮树杰黄康杨沁孟冠军丁曙光	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2022	14	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BP神经网络的船舶气象航线决策系统	张大恒张英俊张闯	《中国舰船研究》 CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料