文章选取陆军部队战时保障资源消耗中的油料消耗情况作为典型研究对象,同步考虑战时兵力规模、作战强度、地理环境、行动样式等影响因素,在广义回归神经网络模型良好的容错性和快速学习能力的基础上,独创性地使用基于共轭梯度下降法改进径向基函数(RBF)神经网络算法模型,较传统神经网络运行效率有了较大的提升,在保证油料消耗预测精度的同时,能有效提高预测的实时性与可靠性。
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