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。     

基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。     

鱼雷寿命周期费用参数的灰色敏感性分析

鱼雷寿命周期费用受多种因素的影响,各因素对寿命周期费用的作用不同,有的作用大,有的作用小.在对鱼雷寿命周期费用建立模型时,需要分析哪些因素是影响寿命周期费用的主要因素,哪些因素是影响寿命周期费用的次要因素,即对寿命周期费用参数进行敏感性分析.利用灰色系统理论的灰色关联度对鱼雷寿命周期费用参数进行敏感性分析,可对这些参数按重要性进行分类, 有利于建立模型时对参量的选择.     

GM(1,1)模型预测火炮研制费用的应用

随着科学技术的发展,寿命周期费用日益受到重视,尤其是寿命周期费用中研制阶段的费用对寿命周期费用起到决定作用.利用GM(1,1)灰色理论对自行火炮寿命周期费用中的研制费用进行分析,建立了基于GM(1,1)灰色理论的自行火炮研制费用分析通用时间序列模型,并以某自行火炮研制费用为实例,利用SPSS统计软件对文中建立的灰色预测模型进行了分析计算.其计算和检测的结果表明模型可靠、精度较高,为自行火炮研制费用分析提供新的理论分析方法.     

灰色神经网络的鱼雷经济寿命预测

为减少军费开支、降低鱼雷全寿命费用,从经济性角度提出了鱼雷最佳服役年限模型。利用灰色等维新息GM(1,1)模型对鱼雷年度使用维修费用进行预测;采用分组的思想将原始数据分为多组,采用神经网络对灰色模型的预测残差进行修正,以提高预测精度。通过实际算例预测了鱼雷经济寿命,从而证明了模型的实际应用价值。     

灰色理论的某型潜射导弹费用分析

在分析某型潜射导弹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,由此建立该导弹的经济寿命预测模型,对导弹的费用进行相关分析.以实例进行计算,进行相应的精度验证检验,计算结果表明所建立的模型和所作的分析是有效可行的,具有实用性.     

基于改进灰色GM(1,1)模型的武器系统费用预测

武器系统费用影响因素众多,各因素作用机理复杂,导致费用分布呈波动性和不稳定性。基于此,提出了一种改进的灰色GM(1,1)模型。该模型采用傅立叶级数和马尔科夫链方法,对不稳定武器费用系统的周期和随机现象进行建模,以提高预测精度。实例仿真结果表明:改进的灰色GM(1,1)模型可有效解决不稳定的武器费用预测问题,且具有良好的预测性能。     

基于灰色分离建模方法的装备寿命周期费用预测

根据我装备研制项目有限、样本很少和寿命周期费用(life cycle cost,LCC)预测的不确定性以及易受外界不确定性因素影响的特点,提出在基于GM(1,1)建模的基础上,采取灰色分离建模方法来预测装备的LCC.所举实例证明这一方法可以取得较高的预测精度.     

挣值管理在装备寿命周期费用控制中的应用

在阐述挣值法的概念以及评价指标体系的基础上,建立了挣值管理在装备寿命周期费用控制中的三维模型,并将进度维中的各个里程碑与寿命周期过程结合起来,应用作业成本法对各个里程碑计划价值进行求解,最后举例说明,挣值法能够对装备寿命周期费用进行有效的预测和控制。     

导航装备寿命周期费用分析

费用在高科技装备中的地位越来越重要.运用寿命周期费用理论对导航装备进行分析,通过实例得到某型导航装备的经济寿命,所得结论对部队的导航装备管理具有一定的参考价值.     

武器装备经济寿命分析与研究

主要针对武器装备的经济寿命进行分析,以寿命周期费用的量值为权衡判据,综合考虑资金的时间价值,采用年均费用法,建立武器装备的经济寿命数学分析模型。通过经济寿命分析,可提高装备的综合效率和武器装备方案决策的科学性。提出的经济寿命数学分析模型具有一定的实用性,对武器装备的经济性分析具有一定的参考价值。     

全系统武器装备的寿命周期与费用分析

武器装备的寿命周期长短受自然、技术和经济三个因素的影响,由年度使用费用最低点,可确定武器装备的寿命周期长短。武器装备管理人员应注重采取效用——费用分析法,对武器装备进行全寿命周期费用分析,在效用一定时选择费用最低方案;在费用限定的情况下,选择可靠性最优方案。对于全系统武器装备,可根据无差异曲线,选择约束条件下的最优方案。     

寿命周期费用分析中的数据采集问题探讨

寿命周期费用数据采集是寿命周期费用分析的关键问题之一。简要介绍了寿命周期费用的概念,探讨了寿命周期费用数据采集的目的与要求、费用数据的来源、内容、采集形式,以及对费用数据的处理等与寿命周期费用数据采集有关的问题。目的在于为寿命周期费用的数据采集提供一般性指导方法。     

鱼雷寿命周期费用研究技术

随着技术的发展,寿命周期费用的研究正日益受到关注。评述了国内外寿命周期费用方面的研究现状,介绍了鱼雷寿命周期费用研究方法的内容及用途,探讨了费用估算的一般方法,在鱼雷寿命周期费用分解原则的基础上给出了鱼雷寿命周期费用分解结构,讨论了寿命周期费用研究方法急需解决的主要问题,并对其今后的发展方向做了展望。     

舰船经济寿命分析方法

针对舰船系统经济寿命的确定问题,介绍了舰船经济寿命分析5个阶段和舰船寿命周期费用的组成,给出了确定舰船经济寿命的方法。为装备更新决策提供依据,对武器装备的全寿命管理有一定参考价值。     

武器系统模糊寿命周期费用模型

武器系统的寿命周期费用建模较多采用参数法,而参数法中最常用的是最小二乘回归.考虑费用统计数据的模糊性,提出用模糊最小二乘回归来建立武器系统模糊寿命周期费用模型,并结合实例对武器系统寿命周期费用进行了分析.结果表明,这种方法能达到令人满意的拟合精度,具有实用价值.     

自行火炮武器系统的寿命周期费用分析

随着技术的发展,寿命周期的研究正日益受到关注.评述了国内外寿命周期费用方面的研究现状,介绍了火炮寿命周期费用研究方法的内容及用途,探讨了费用估算的一般方法,在火炮寿命周期费用分解原则的基础上给出了火炮寿命周期费用分解结构,讨论了寿命周期费用研究方法急需解决的主要问题.     

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.     

基于费用-效能的武器装备采购绩效静态分析

建立规范的武器装备采购绩效评价体系是适应装备建设发展形势的必然要求,运用灰色理论建立了武器装备全寿命周期费用估算模型,围绕费用、可靠性和固有能力3个指标,基于ANP方法对武器装备采购绩效进行综合评估,以绩效最优为目标为武器装备采购提供决策支持。     

末段高层反导装备PHM多socket仿真分析

详细分析了独立于LRU的PHM方法和基于故障征兆预测的PHM方法的预测原理。利用LRU和PHM的MTBF概率分布和socket的全寿命周期费用建立仿真模型,介绍模型仿真方法与详细过程。研究了末段高层反导武器系统单socket全寿命周期费用与安全极限和预测距离的关系。引入同步时间的概念,利用单socket模型的方法优化多socket组成的系统。模型仿真结果更贴近末段高层反导装备实际,比单socket模型更有应用价值。