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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。 相似文献
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基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测 总被引:1,自引:0,他引:1
引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。 相似文献
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小波神经网络在装备研制费预测与控制中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
通过小波及小波变换的原理和方法,建立了适用于武器装备研制费用的小波神经网络预测与控制模型.结合某型装备研制费用,进行了预测与控制的数据仿真. 相似文献
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机载电子设备研制费的估算是飞机费用预测的一大难题。近年来出现的基于设备静态效能的统计方法,将机载电子设备众多的特征参数综合成一个静态效能指数,并利用该指数和设备的重量(体积)、可靠性指标等参数进行统计分析。但是在实际应用中,常用的效能评估方法考虑因素不全面,且受主观性影响较大;同时,电子设备的效能指数和重量一般都表现出较强的相关性,不能并列作为费用估算变量。为此,在提出能力综合评估法代替常用的效能指数法的基础上,采用"效重比"作为一个综合性参数的思想,建立了基于"效重比"的机载火控雷达研制费用估算模型;并通过机载火控雷达研制费用的估算实例验证了模型的可用性。 相似文献
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为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型。构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生成强预测器,通过训练不断优化强预测的结构和参数,得到一种基于集成学习理论的目标机动轨迹预测模型;基于不同规模的样本,将所得预测模型与逆传播神经网络、支持向量机和极限学习机等模型进行对比分析。仿真结果表明:所提目标机动轨迹预测模型具有较好的预测精度和泛化能力。 相似文献
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为了解决提高航母编队防空作战效能的问题,运用决策树方法分析航母编队防空作战指挥网是一种新方法。先分析航母编队的指挥机构,分析决策群指、作战平台与任务之间的关系。描述了编队协同网和编队指挥关系网,建立了编队指挥关系网的数学模型,采用决策树方法求解该数学模型,给出了编队指挥关系网的设计算法,通过实例分析了算法的计算过程,对结果进行输出。结论:预警机与远程巡逻机战术群是指挥关系网的最高决策点。这些工作为设计和优化航母编队舰机协同防空作战指挥网提供了一定的理论基础。 相似文献
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基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献