基于粗糙集和信息熵的场站航材股评价研究

将粗糙集理论引入航材股评价过程,结合信息熵理论,实现对航材股定量打分排序,区分航材股的优劣。针对粗糙集理论无法处理决策属性缺失系统的缺陷,利用信息熵,选取权重值最大的条件属性作为决策属性,完善航材股评价信息系统,拓展粗糙集理论的应用。采用改进的贪心算法离散属性值,约简冗余属性,提升信息系统的运行效率。实例分析表明,该模型可以完成对航材股的评价打分,验证了该模型的可行性与正确性。     

基于多目标蝗虫算法的航材分配模型

目的 为了进一步优化航材库存结构,解决多目标航材分配问题,提高航材保障工作决策的效率.方法 建立基于费用和分配满意度的多目标航材分配模型,运用先进的群体智能算法——蝗虫算法求解.结果 算例分析表明,在3种求解算法中,蝗虫算法所求出来的解,既使得航材分配过程中所需成本最低,又保证了航材股满意度处于较高水平.同时,将算法运行10次,蝗虫算法的求解时间平均值和方差分别为4.01 ms和11.5 ms,明显优于传统的群智能算法粒子群和NSGA-Ⅱ算法的求解效率.结论 蝗虫算法能够有效地解决多目标航材分配问题,对于优化航材库存,平衡航材数量具有重要的现实意义.     

ARIMA-KALMAN在航材库存动态预测中的应用研究

为提高航材库存需求的预测精度,着力解决ARIMA模型预测滞后性和非同步性问题,提出ARIMA模型和KALMAN滤波技术理论的组合模型.应用ARIMA模型辨识KALMAN滤波初始状态参数,考虑系统噪声的影响,以最小均方误差为估计准则,构建航材库存的动态预警模型,并在测试数据集上检验组合模型库存预警效果.实例分析发现,AR...