地面慢速移动目标轨迹预测方法

在预测期较长的情况下,不确定因素将增加,对地面慢速移动目标轨迹预测的结果可能偏差较大.为了检验和提高预测结果的准确度,克服单一预测模型的不足,提出了一种改进灰色预测模型结合轨迹点转移概率的综合预测方法.通过引入缓变因子,并对原始数据进行自然指数变换,改进的灰色GM(1,1)模型能够控制其发展系数,提高灰色预测模型本身的精度.为了进一步检验预测结果,利用当前统计模型和分段整合的思想,并采用目标加速度截断正态概率密度模型,建立了轨迹点转移概率分布模型.仿真结果表明,该方法能够达到提高和保证预测精度的目的.     

基于灰色马尔科夫理论的体能训练效果预测与评价模型

将灰色理论与马尔科夫理论相结合,建立了灰色马尔科夫体能训练效果预测与评价模型,可以反映数据序列的发展趋势,还可缩小预测区间的范围。采用静态与动态相结合的方法,对某学员队五公里武装越野的训练成绩进行评价分析,结果证明灰色马尔科夫预测模型精度高于初级灰色预测模型。     

导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM预测算法

遥测故障预测是保障导弹遥测系统可靠性的基础。根据导弹遥测故障的历史数据,结合GM(1,1)模型、Verhucst模型和SCGM(1,1)c模型构建了导弹遥测故障的GM-Verhulst-SCGM组合灰色预测模型,按照预测有效度算法取得组合预测模型的权重系数。选用导弹遥测故障的训练组实际值作为原始数据,分别利用各预测模型估算对比组导弹遥测故障数据。预测结果表明,相比单一预测模型,组合灰色预测模型具备更高的故障预测精度。在验证组合灰色预测模型可行性的基础上,进一步估算了同一型号导弹未来时序的遥测故障数据,为相关部门及时改善导弹遥测技术及避免导弹故障提供理论及方法借鉴。     

利用灰色理论建立舰艇批量生产成本预测模型的探讨

探讨了应用灰色理论建立舰船批量生产成本预测模型的可行性,并针对国内外两型舰船,采用灰色理论,建立ＧＭ（１,１）模型,进行数列预测,取得了精度较高的结果．     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.     

基于梯度下降灰色Markov模型的装备器材需求预测

为改进灰色Markov装备维修器材需求预测模型在小样本条件下的预测效果与合理性,提出了基于梯度下降算法的灰色Markov模型。通过建立关于各时间节点拟合残差的二乘损失函数,运用梯度下降算法迭代得到灰色Markov模型最优转移概率强度和Kolmogorov方程解的最优待定系数并实施预测。数值模拟与实例分析的结果表明,梯度下降灰色Markov模型可快速有效地搜索转移概率强度以及待定系数的相对优化值,进而改善模型的预测效果和稳定性。     

城市经济可持续发展油气战略研究

分析国内、西部和CQ城市的油气资源环境与供应能力;建立"十一五"期间CQ城市的GDP灰色预测模型、油气消耗量灰色预测模型、弹性系数预测模型和能源总消耗量控制目标模型,对CQ城市的油气需求和总能源消耗进行预测,以实现对单位GDP能耗的有效控制;并根据预测结果,提出油气发展的战略目标和战略措施,包括多种节能降耗措施(体制节能、产业结构调整节能、产品结构调整节能、技术节能、管理节能、价格节能、循环经济节能等).     

基于数据适应性检验的身管磨损量预测研究

应用灰色系统理论研究不确定系统,对系统进行灰色预测模型建立的同时,需要检验系统原始数据序列是否符合建模要求。主要从3个方面检验数据建模的可行性,分别是光滑比、极比偏差和凹凸性检验。结合某型坦克炮身管内膛烧蚀磨损数据,采用不同的磨损数据作为灰色预测模型建模的原始数据序列,具体分成两种情况进行数据检验,并代入模型计算,分析不同情况下模型的预测精度,通过对比计算结果选出与模型匹配度更高的原始数据序列。     

灰色预测模型在非致命武器经济寿命预测中的应用

针对目前非致命武器经济寿命方面的研究相当缺乏的现状，结合非致命武器的自身特点，在全面分析装备全寿命周期费用的基础上，引入灰色理论，运用GM（1，1）模型对非致命武器的经济寿命周期费用进行估算和预测。通过分析，灰色预测模型具有较高的建模精度，预测方法和结果对非致命武器的经济寿命预测具有很强的实用性。     

基于Markov决策支持系统的坦克排作战效能预测

分析了Markov模型的一般预测过程,建立了一种基于Markov决策支持系统的作战效能预测分析模型,根据坦克排在担负不同作战任务时的特点,给出了坦克排作战效能预测分析的应用实例,预测分析的结果表明,该模型能够对作战态势做以正确的预测,有利于指挥员更好地进行兵力部署,发挥坦克排作战的最佳效能.     

油料消耗神经网络组合预测模型

油料消耗单一预测模型精度不高,难以适应信息化条件下精确保障需要。以单一的神经网络预测模型、时间序列预测模型和灰色预测模型为组合预测的基础,利用神经网络求取3种预测模型的组合预测权重系数,将这3种单一预测模型的预测结果作为神经网络组合预测模型的输入,求得一个新的预测结果。平均相对误差和均方差比表明,神经网络组合预测模型比单一预测模型更为优越。     

导弹装备战场损伤预测仿真研究

装备的战场损伤、损耗预测是作战保障的基础。文中构建了导弹装备损伤预测的马尔可夫Markov模型,导弹装备战场损伤部件数量动力学预测模型,并针对战场损伤强度和维修强度对损伤概率和部件损伤数量进行了仿真。对导弹作战计划以及装备保障与维修计划的制定具有指导意义。     

组合预测法在战时单兵日均物资需求预测中的应用

分析、研究、预测战时物资需求量,进而拟制相应的物资保障方案,是提高战时物资保障计划性和有效性的客观要求。利用灰色预测法和趋势预测法建立模型并进行预测,在对比分析各种物资需求预测方法的基础上,建立了基于最小二乘法加权的战时单兵日均物资需求的组合预测模型,为我军进行战时物资需求预测提供了一种可借鉴的方法。     

地面防空战斗部署方案评估模型

对地面防空战斗部署方案进行评估是防空作战中非常关键的一环,防空战斗部署主要包括防空兵器战斗部署和情报预警雷达组网部署两部分。首先分析了地面防空兵器战斗部署的评估指标体系,用数学规划的方法对其作战能力进行评估。然后运用开马尔可夫排队网络对情报预警雷达组网部署的空情预警能力进行评估。     

灰色直接迭代建模在武器故障预报中的应用

武器系统故障数据常呈现出非等时距、随机性及非准光滑特性,不满足GM(1,1)的建模条件。为此,引入故障信息序列的导数作为建模的白化值,并使用迭代优化算法进行参数优化,从而构建灰色直接迭代GM(1,1)模型。同时,直接迭代建模可有效利用数据第一点的信息,建模时不需累加生成变换和还原处理,算法简单可行,可以有效解决武器系统贫信息状态下的故障预报问题。仿真结果验证了该模型对于实际武器故障序列具有较高的拟合和预测精度。为了解和掌握武器质量状态的发展规律提供了可行的方法。     

基于层次分析法的军队油料消耗组合预测模型

在军队油料消耗预测中以直线趋势外推预测法、季节指数预测法和灰色预测法构成组合预测模型，以此为基础引入层次分析法来确定各自权重，按各项预测的重要程度求出组合预测结果。组合预测结果精度较高，并且通过对该组合预测模型中的判断矩阵灵活调整，从而可得到一组适合对应单位的油料消耗组合预测权系数，具有良好通用性，在部队中具有较好的推广价值。     

装甲装备周转备件需求最优组合预测

针对单项统计预测模型存在的不足,提出采用组合预测方法进行周转备件需求预测的观点,并建立了周转备件需求最优组合预测模型。首先,介绍了组合预测的基本原理和常用的周转备件单项预测方法。在综合权衡预测结果精度和稳健性的前提下,建立了基于预测误差绝对值和最小的周转备件最优组合预测模型,并给出了确定各加权系数和预测评价效果的方法。最后,结合案例验证了该组合预测方法的有效性和优越性。     

神经网络在雷达装备故障趋势预测中的应用

为了提高预测精度,在雷达装备状态监测与故障趋势预测系统中引入基于指数衰减的神经网络预测模型。通过普通BP网络预测模型引出基于指数衰减的神经网络预测模型,经验证预测精度较高。并介绍了雷达装备状态监测与故障趋势预测系统构成,此系统对于雷达装备的早期故障预测和预防性维修具有重要意义。