基于影响因素主成分分析的航材消耗预测模型

为了确定航材消耗预测各影响因素的影响程度,提高航材消耗规律分析及其预测的准确性,提出一种基于影响因素主成分分析与广义线性回归的航材消耗预测模型。对航材消耗影响因素进行定性、定量分析,通过主成分分析筛选变量,对影响因素数据进行降维,得到最佳的影响因子集合,然后通过广义线性回归构建航材消耗方程,并验证其拟合优度,最后进行消耗预测。分析结果表明：该模型降低了影响因子相关性,减小了回归分析难度,提升了回归分析的精度,提升了航材消耗预测模型的准确度。     

基于线性回归分析的陆军航空兵训练航材消耗预测

为提高陆航部队航材保障决策质量,对陆军航空兵训练航材消耗情况进行预测分析.以某陆军航空兵部队训练航材消耗为主要研究对象,对直升机航材消耗的影响因素进行变量分析,采用多元线性回归分析法,建立直升机航材消耗量的预测模型,应用最小二乘法估计模型参数,通过直升机训练中航材消耗的历史数据,对直升机训练中航材消耗量进行预测,实例验证模型的有效性.结果表明,多元线性回归分析法能较准确地预测直升机航材消耗量.     

绝对寿控航材需求预测

针对绝对寿控航材保障困难的问题,建立绝对寿控航材需求预测模型。在分析绝对寿控航材消耗的影响因素和寿命指标的基础上,利用飞行任务、剩余寿命对有寿消耗航材的到寿情况进行预测,而有寿可修航材的需求预测全面考虑了报废、到寿和故障对其需求的影响,利用点估计法确定合适的航材需求分布,通过满足率确定故障周转数。实例结果表明:该模型预测准确,能较好地解决绝对寿控航材的需求预测问题,具有较高的应用和推广价值。     

面向任务携行航材品种确定和消耗预测的特征选择分析

为进一步提高对携行航材品种确定和消耗数量预测的准确性,针对非线性多影响因素的品种分类和消耗预测模型中的特征选择问题进行研究.对影响携行航材需求的因素进行分析,建立三级特征体系,并针对品种确定和消耗预测提取相应的特征集合;采用XGboost、灰色关联度分析(grey relation analysis,GRA)、决策试验和评价实验法(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)等方法对各影响特征进行重要性排序和相关性分析;综合运用定性和定量分析方法筛选特征;分别建立可用于品种确定和数量预测的精简版特征集合.该研究可为后续提高携行航材品种确定和预测的准确率和运算效率提供参考.     

ANFIS在航材需求量预测中的应用

针对运用传统航材分类方法和经验法预测航材需求量偏差大问题,分析选取影响航材需求量的6个关键要素,引入自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立航材需求量预测模型,并给出建模流程框图和利用MATLAB求解方法;实例分析表明:这种方法得出的结果与原数据符合良好,是有效的;将预测结果与BP神经网络方法和多元线性回归方法得出结果的作对比,本方法预测精度更高,体现了这种方法的优越性,为航材需求量预测提供了一种新思路。     

航空兵异地驻训航材需求预测模型

为适应信息化条件下航空兵异地驻训期间航材保障的科学管理需求，在考察分析现有航材需求预测方法的基础上，采用定量分析方法，针对不同类型航材消耗情况，以航材需求率为随机变量，以时间为序列，提出了基于泊松分布航材需求预测方法，并根据异地气候环境等因素对航材消耗影响的特点，探索了对航材需求的异地保障模式．实例分析表明，这种航材需求预测模型具有一定的合理性和实用性．     

基于多元线性回归分析的海军航空兵飞行训练油料消耗预测

为提高油料储运决策质量,对海航飞行训练油料消耗进行预测。以海航某场站飞行训练航油消耗为研究 对象,针对飞行训练的各个环节,对航空油料消耗的影响因素进行量化分析,采用多元线性回归分析,建立飞机油 料消耗量的预测模型,利用最小二乘法,根据飞行训练中的相关数据,得到飞行训练中航空油料消耗量的统计值, 并通过实例进行验证。实例验证表明：该方法能够准确地预测航空油料的消耗,较好地指导场站油库的保障工作。     

基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模与预测

机枪枪管初速衰减预测是一个复杂的非线性问题。广义回归神经网络方法被广泛应用于非线性问题的建模,但其平滑因子取值对神经网络的预测性能有较大影响。采用果蝇算法对广义回归神经网络的参数进行优化选取,提出了基于果蝇算法优化广义回归神经网络的机枪枪管初速衰减建模方法。基于机枪枪管初速衰减试验数据,建立在不同使用环境下随着累计射弹量的增加,以初速降为特征量的机枪枪管初速衰减预测模型,预测结果与试验结果基本一致,证实了所提方法的可行性。通过与未经优化的广义回归神经网络方法和反向传播神经网络方法建立的预测模型进行比较,其性能明显优于另外两种方法,验证了基于果蝇算法优化的广义回归神经网络方法在建立机枪枪管初速衰减模型中的有效性。     

基于主成分分析的合金加料回归模型的研究

用主成分分析的方法,对LF精炼炉合金加料的实际数据进行处理,建立合金加料多元线性回归模型,用另外的30组实际样本数据对模型进行预测验证,将预测结果同未进行数据处理所建立的合金加料多元线性回归模型预测结果进行比较,显示主成分分析后所建模型具有较好的预测效果。     

基于ARIMA模型的备件消耗预测方法

对基于求和自回归滑动平均模型的备件消耗预测方法进行研究，提出将使用过程中备件消耗的数据看作时间序列，通过建立相应的ARIMA（p，d,q）模型进行预测的方法。依据该方法选用航空兵战场某种航材备件的消耗数据进行预测。结果表明预测的准确度提高近15％，说明该方法适用于备件消耗预测。     

航空弹药平时消耗量预测模型对比

为准确预测航空弹药平时消耗量,根据历史消耗数据,对其进行多元线性回归预测、灰色预测、并联及串联灰色多元线性回归预测,取得了良好的预测效果.对比各个模型得到的结果,并联型模型能综合多种因素,预测具有非劣性;串联模型能降低原始数据的随机性,提高模型预测精度,预测精度高,可用于实际预测,对航空弹药平时订货有一定的参考作用.     

基于大数据分析的航空产品故障管控

为提高航空产品故障诊断精度与维修保障的效率,提出一种基于大数据分析技术的航空产品故障管控方法.从数据挖掘算法在产品管理中的应用进行分析,依据航空产品检定数据和历史故障数据,构建产品故障与寿命预估的关联分析模型,对大数据分析技术在航空产品的应用现状与发展前景进行阐述.分析结果表明,该研究可为未来航空产品质量管控和维修保障提供思路.     

基于FAHP的航材库存品种的确定方法

根据某型飞机保障的实际情况,深入分析了影响飞机航材库存品种确定的主要因素,针对因素难于量化,应用FAHP理论,选取合理的评价指标,构建了飞机航材库存品种确定的模糊综合评判模型,通过示例表明,该模型符合飞机保障实际,对飞机航材库存品种确定具有很好的借鉴意义.     

基于系统动力学的航母舰载机远海长航时有寿可修航材需求预测模型

针对现有需求预测方法不能较好地反映航母舰载机远海长航时航材消耗规律的问题,对舰载机远海长航 时有寿可修航材需求进行分析,构建在长期驻舰保障模式下有寿可修航材携行需求的系统动力学(system dynamics, SD)模型。通过对模型的运行与仿真得到有寿可修航材的携行需求量,验证模型的适用性和可行性。结果表明,该 方法对舰载机远海长航时有寿可修航材需求预测具有较高的指导价值。     

基于蒙特卡罗法的防化装备维修器材消耗预测

从影响维修器材数量的主要因素分析入手,在构建的防化维修器材需求量预测模型的基础上,以蒙特卡罗仿真方法对某防化装备某系统的维修器材消耗进行了预测。预测结果表明：该方法为准确预测防化装备维修器材消耗量提供了一种较为可行的科学方法。