【摘 要】
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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
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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％．
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