IEDInternational Economy and Development2995-43392995-4355Art and Technology10.61369/IED.2024120006Articlehttps://artdesignp.com/journal/IED/2/12/10.61369/IED.2024120006黄虹霞,吴心怡,万刚远,陈思叡20242122024-12-20无人机备件已成为保障无人机持续作战能效的必需品，为在备件采购筹措时精准预测无人机备件需求数量，提供采购决策依据，本文提出一种基于ARIMA- BP-LSTM无人机备件筹措预测方案。通过ARIMA和BP神经网络对预处理数据集进行重构生成训练数据集，然后利用训练数据集训练LSTM神经网络得到无人机备件筹措预测模型，进而对无人机备件需求进行预测。实验结果表明，本文所提方案与传统的LSTM时间序列预测方案相比，本文所提方案误差减少1.33%，更为精准，可为无人机备件的采购筹措提供支撑。ARIMA,BP 神经网络,LSTM神经网络,无人机备件筹措