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备件是装备使用和维修的重要物质基础,而备件预测则是制定保障计划的核心和关键,它将直接影响后续的筹措、分配、储存和调拨等各项工作。根据维修备件的来源及历史消耗特点,运用简单移动平均法修正历史数据,采用季节指数法预测维修备件消耗量,得出了结果。用GM(1,1)模型预测备件消耗量,验证了季节指数法。通过对两种预测方法的比较,归纳出不同的使用条件,能指导备件预测的进一步研究。 相似文献
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灰色系统理论在舰船装备剩余寿命预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
引入灰色预测原理预测在役舰船装备的剩余使用寿命,通过设定一等时段舰船装备结构损伤系数时间数列、确定累加生成数列、利用最小二乘法求得相关参数值、求解微分方程等步骤建立GM(1,1)预测模型。然后利用残差修正偏差值并对模型进行修正。实例说明该方法简单适用,最终实现了舰船装备结构剩余使用寿命的预测。 相似文献
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针对武器装备维修备件需求量预测的难点,在全面分析各种预测方法的基础上,根据武器装备维修备件需求量是典型的小子样和贫信息的特点,在灰色GM(1,1)模型的基础上建立了灰色马尔可夫模型,并通过具体的实例进行验证,结果表明,灰色马尔可夫模型对具有随机性和波动性的非平稳随机序列具有很好的拟合效果,为武器装备维修备件需求量预测提供了一种新的途径和方法。 相似文献
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灰色理论在装备经济寿命预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析装备的寿命周期费用的基础上,根据系统特点,运用灰色系统理论的GM(1,1)模型.累加数列克服原始数列的波动性和随机性,转化为规律性较强的数列,由此建立装备的经济寿命预测模型.以实例进行计算,进行相应的精度验证检验,结果证明所建模型具有实用性. 相似文献
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利用连续波雷达测试弹丸径向速度时,会遇到弹丸、火炮、雷达及外界因素异常,测试的径向速度会出现缺失,导致递推出的炮口初速不准确。为此,选择建立合理的模型预测出缺失的径向速度对数据进行重构。雷达测试的径向速度属于一维数据,大口径弹丸的径向速度主要包含线性特征,小口径弹丸的径向速度既包含线性特征又包含非线性特征,都可以建立ARIMA模型、GM(1,1)灰色模型和回归模型进行预测。但是这些传统模型有时预测能力比较局限,预测精度不理想。为了充分整合所有模型的预测优势,提高预测精度,选择建立组合模型进行预测。针对大口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和一阶线性回归方程构建的组合模型进行预测,针对小口径弹丸,建立由ARIMA、GM(1,1)和二次多项式回归方程构建的组合模型进行预测,为了保证预测精度,按照迭代的方式进行预测。实验结果表明,无论是大口径弹丸还是小口径弹丸,组合模型的预测精度始终高于单项模型,平均相对误差小于1‰,更加适合作为弹丸径向速度的预测模型。 相似文献
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为了提高航迹预测的准确度,加强对来袭目标的打击效果,提出一种改进灰色残差模型对目标航迹进行预测.该方法将灰色GM(1,1)模型与支持向量回归机相结合,通过对原始航迹数据建立灰色模型得到预测值以及残差序列,提出的改进残差模型运用支持向量回归机非线性拟合的能力对预测值进行修正,在一定程度上克服了GM(1,1)模型的缺陷,使模型预测结果的精度得以提升.分别使用灰色GM(1,1)模型、灰色残差GM(1,1)模型、改进灰色残差GM(1,1)模型3种方法对同一航迹进行预测并对预测的结果进行对比.计算结果表明:该改进模型在航迹数据变化较大的情况下能够较为精确地对航迹进行预测,有较高的理论和实用参考价值. 相似文献
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考虑预防性维修的备件需求量计算模型 总被引:2,自引:1,他引:1
备件是装备使用与维修的重要物质基础,是影响装备寿命周期费用的重要因素。针对传统备件需求量计算模型未考虑预防性维修需求的问题和不足,以工龄更换维修策略为例,建立考虑预防性维修的备件需求量计算模型,提出基于离散法的模型求解算法。通过具体算例对模型的应用方法和效果进行了验证,并与传统的备件需求量计算模型进行了对比分析。研究结果表明:传统备件需求量计算模型存在很大误差;预防性维修策略下备件需求量计算模型能够显著提高备件需求量计算的准确性,不仅可以对任意周期长度的备件需求量进行计算,而且还可以用于分析装备寿命周期备件保障费用。 相似文献
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基于灰色理论的间断性需求备件预测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对装备贮存过程中备件需求呈现间断性,难以对备件配置数量进行预测的问题,应用灰色理论,建立了间断性需求备件预测模型。计算实例表明,该方法简单实用,可在检测数据样本量较少的情况下对间断性需求备件进行有效预测,为备件配置数量的确定提供了理论参考。 相似文献
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基于粗糙集和熵权以及改进支持向量机的导弹备件消耗预测 总被引:1,自引:1,他引:0
在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和WLS-SVM的基本原理,并改进了APSO的搜索方式和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的加权方法;建立了基于RS、EW法和自适应粒子群优化WLS-SVM的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。 相似文献
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基于FAHP的装备战场抢修备件品种确定模型 总被引:1,自引:0,他引:1
品种的确定是制定战场抢修备件运行标立抢修备件品种确定模型.其过程包括:构造模糊判断矩阵、计算归一化权重向量、对权重向量进行归一化处理、计算决策权重向量、计算综合评价矩阵和评判分析.该模型为确定战场抢修备件品种提供了科学有效的理论依据. 相似文献
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运用时间连续且状态离散的灰色Markov过程模型,对装备维修器材的需求量进行了预测。根据装备维修器材消耗历史数据的变化幅度和数据的分布情况来划分状态区间。由各区间状态的转换情况得到Markov模型状态间的一步转移概率,论证与运用Kolmogorov微分方程求解各状态概率的时间函数并建立状态概率预测式,根据预测状态的概率值确定了灰色预测值的定位系数并求解预测值。算例分析表明,在预测维修器材需求量数据时,灰色Markov改进模型的预测精度较GM(1, 1)模型、一般灰色Markov残差修正模型以及时间离散灰色Markov链预测模型有了稳定提高,证明了该模型的有效性和实用性。 相似文献