基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

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。     

柴油机磨损寿命的灰色马尔柯夫模型预测

基于灰色系统理论,将灰色ＧＭ（１,１）预测模型和马尔柯夫预测模型的优点结合起来,形成一个灰色马尔柯夫预测模型,拓宽了灰色预测的应用范围。特别地,这种模型的预测结果比其它随机波动性较大的数据到模型的预测结果精确得多。对柴油机磨损寿命进行预测,取得了令人满意的结果。     

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.     

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．     

多无人机协同攻击目标决策

论文针对多架无人机相互协作攻击多个敌对目标的武器目标分配决策问题进行了研究。利用层次分析法（AHP）和灰色关联分析法评估了威胁指标的权重,针对协同攻击空战模型中受威胁大的无人机无需参与攻击,而采用机动躲避策略的特定情况提出了一种启发式遗传模拟退火（HGASA）求解算法,实现了武器目标攻击决策的求解。仿真实验表明,本文提出的HGASA算法对决策方案的求解速度和求解质量与现有的遗传算法(GA)、模拟退火算法(SA)等算法相比均有明显提高。     

灰色组合模型在股指预测中的新发现

针对四项灰色组合模型,提出了较优的最佳等维新息两项组合灰色模型预测。通过证券市场股指预测的实证分析,发现灰色组合模型均不及两次拟合灰色模型适用。     

任务驱动下航材需求量的GA-GM-BP预测

机务保障影响着航空装备战斗力的生成,机务保障资源是任务成功率的物质支撑.基于航材需求信息的灰色性,通过采用DEMATEL方法提取影响航空备件需求量的关键影响因素,采用遗传算法优化的灰色神经网络对需求量进行了仿真预测,其预测精度较BP神经网络和灰色神经网络都高.该方法对于其他航空机务保障资源的需求预测有借鉴意义.     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

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PSO优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型

针对传统小波神经网络对无人机动力系统的故障信号降噪和识别能力差以及网络收敛速度慢、训练精度不高的问题,构建了基于改进粒子群算法(PSO)优化小波神经网络的无人机动力系统故障诊断模型。该模型运用软、硬阈值函数组合改进的新阈值函数和改进PSO优化小波神经网络的方式,克服重构信号不连续或严重失真的问题,优化了小波神经网络初始权值和阈值,使模型能够实现快速、准确分析和识别故障类型,具有较好的故障预测和诊断能力。本文中通过对比不同阈值函数的降噪能力和PSO、GA、ACO对小波神经网络的改进效果,比较BP神经网络、传统小波神经网络、PSO优化小波神经网络的故障诊断预测效果,验证了本文中构建的PSO优化小波神经网络故障诊断模型远优于其他对比模型,具有故障识别和降噪能力强、收敛速度快、训练精度高的优点,在无人机动力系统的故障诊断领域,具有较好的可行性和有效性。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

海洋移动目标多模型运动预测方法

分析海洋移动目标的运动特征,提出了预测前插值的灰色预测方法,改进了航迹变更预测和潜在区域预测模型。通过集成匀速运动预测、航迹变更预测、基于航迹的预测和潜在区域预测,提出多模型运动预测方法及其模型参数配置依据,根据滑动时间窗口中的观测数据与预测值的统计比较,评价不同预测方法的近期预测效果,决策下阶段适宜选择的预测方法。仿真实验表明多模型运动预测比使用单一运动预测方法降低预测风险,提高了预测精度。     

基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估

针对无人机在多条件下的侦察效能评估问题,提出一种基于粗糙集和神经网络的无人机侦察效能评估方法.在该方法中,寻找影响因素构建无人机侦察效能评估指标体系;结合粗糙集理论去除当中的冗余因素;并在处理因素基础上利用遗传优化的BP神经网络构建无人机侦察效能的评估模型,以提高预测精度.仿真结果表明:该模型不仅能够克服传统BP神经网络容错性差,收敛速度慢的缺点,而且可以较好地完成无人机侦察效能评估.     

基于系统关联分析的装备维修费用的灰色系统预测研究

利用系统分析的方法对影响装备维修费用的因素做了分析．使用灰色关联分析的方法讨论了影响装备维修费用的主要因素．通过灰色ＧＭ（１,１）建模,给出了装备维修费用的预测．     

GM(2,1)模型的几种变换形式

ＧＭ（２,１）模型在灰色理论中是对非纯粹的指数发展过程进行预测的一种重要灰色模型,本文给出ＧＭ（２,１）模型的几种不同形式,并得到了灰作用量ｂ的一个重要结论。     

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。     

基于灰色Verhulst优化模型的装备研制费用高精度预测

针对装备寿命周期费用中研制费用的高精度预测问题,提出了一种灰色Verhulst优化模型。首先提出了对灰色Verhulst模型参数进行优化的数学规划模型,然后介绍了应用模拟退火算法求解该Verhulst模型,最后结合实例对鱼雷研制费用进行了建模,并进行了模拟有效性比较与分析。理论分析和仿真计算结果均表明,所提优化模型具有更高的模拟和预测精度,且模拟序列与原始序列具有更大的灰色关联度。     

等维新息灰色模型及实证分析

针对上证指数趋势预测,提出了等维新息灰色预测,并利用计算机模拟技术编制了Marlab语言程序来实现此模型的预测功能。它不仅通过滑动平均增加了光滑度,而且以新息模型的平均绝对误差最小时对应的维数,来确定了模型的最佳维数,更好地反映了灰色预测的动态时变特性。本文实证了此模型的有效性。