GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1，1）模型产生误差的两个主要原因出发，重新选择灰导数，并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1，1）组合模型，提出了求该组合模型参数的计算方法，通过实例验证了组合模型的模拟精度，具有重要的应用价值。     

具有偏好系数允许卖空的投资组合模型解存在的条件

在投资组合各种模型中，具有偏好系数的投资组合模型是最重要的模型之一，对其求解的研究具有理论价值。本文利用矩阵分块理论对此模型进行了研究，并给出了此模型解存在的一个充分条件。     

可组合仿真模型的语义形式描述及组合判定方法

如何判定仿真组件之间是否可组合是组合仿真中的关键问题之一.建立了组合判定问题的参考模型,基于Hoare逻辑给出仿真模型语义的描述方法,并以此为基础通过构造模型语义之间的组合匹配规则,从组合相容性及可替换性两个方面刻画模型的可组合性质.形成语义层次的组合判定方法;对组合相容性与可替换性质之间的关系进行了分析.     

组合导航系统的神经元信息融合模型

提出了一种基于神经元状态融合的组合导航系统信息融合模型 ,给出了神经元融合权重在线自适应学习算法。将该模型应用于车载SINS/GPS组合导航系统 ,通过仿真计算和实验室静态组合导航实验 ,验证了该信息融合模型及融合权重在线自适应学习算法在实际应用中的有效性和可行性。     

仿真模型库动态管理框架及关键技术研究

仿真模型动态管理是一项复杂的过程,在仿真中所涉及的模型种类繁多,类别不一。为了有效地对仿真模型进行动态管理,分析了仿真模型库动态管理体系框架,研究了仿真模型库动态管理的标准化问题和几项关键技术,包括模型匹配、模型组合及组合过程中需解决的关键问题、模型自动选择的条件及基于人工神经网络的模型自动选择等,并给出了实现的方法。     

用组合模型预测备件消耗量

科学预测备件消耗是有效实施备件保障各项工作的基础。结合指数平滑法及灰色模型的特点,建立组合模型,解决了小样本条件下备件的消耗预测问题。实例分析表明,组合模型比单项模型具有更高的预测精度。     

仿真模型的语法可组合问题及组合判定

层次化特征是仿真可组合问题的本质特征之一,首先介绍了仿真可组合问题的基本概念,提出多层次的组合参考模型,以此引出语法层次的可组合问题,进而从命名、顺序及复杂类型匹配三个方面刻画了语法层次仿真模型的组合失配现象.为解决组合失配问题,建立了三类变换条件下的类型等价及子类型匹配关系,并以此为基础构建了语法层次组合相容性及可替换性的判定规则.     

面向应用需求的装备需求论证模型组合方法

着眼增强模型组合的针对性以及模型组合成果与实践应用的贴近度,以模型组合理论为基础,以装备需求论证典型应用模式为驱动,提出了需求驱动的装备需求论证模型组合框架,以规则推理方法为基础,提出了融合规则推理和案例推理的装备需求论证模型组合集成推理方法,提高了装备需求论证模型组合推理的有效性。     

飞机结构疲劳可靠度贝叶斯组合预测

在实际工程中,常常需要利用模型去描述和分析问题。然而模型亦存在不确定性,即可能存在多个描述同一现象的模型,例如多个疲劳分析的模型。针对飞机结构的疲劳可靠性问题,提出在考虑三种裂纹扩展模型下基于贝叶斯公式的疲劳可靠度组合预测方法。针对不同应力水平下飞机结构试件的裂纹扩展数据建立了三种随机裂纹扩展模型;在考虑模型参数不确定性条件下,采用贝叶斯模型平均方法对三种模型进行组合;基于组合模型分析结构的可靠度。所提方法在分析飞机结构疲劳可靠度上,采用了组合模型,能够最大限度保障结果的稳定性。此外,考虑了模型参数的不确定性,能够得到更为合理的裂纹扩展预测分布和可靠度预测值。给出的实例及分析结果表明所提方法可行。     

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。     

基于偏最小二乘回归的军用飞机采购价格预测

考虑到军用飞机采购价格样本数据少、难于预测的特点和偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面的优势,提出一种基于偏最小二乘回归的军用飞机价格预测方法.偏最小二乘回归首先提取第一、第二主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析来筛选变量;最后,偏最小二乘回归对筛选的变量进行回归建立军用飞机价格预测模型,并对军用飞机价格进行预测.结果表明,在军用飞机价格预测方面,与未筛选变量的回归模型和逐步多元回归相比,经过变量筛选的偏最小二乘回归模型预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系.     

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。     

ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用

利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.     

基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较

提出一种基于假设检验的软件可靠性模型预测精度比较方法,该方法将模型预测值与真实值的RE(相对误差)看作随机变量,利用假设检验思想度量模型预测精度,并给出多个模型之间预测精度的比较标准.     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

用灰色理论GM（1，1）模型预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力

用传统的方法预测主动力装置在不同破坏半径下的生命力 ,存在所需数据量大、不易预测、准确性不高等缺点 .运用灰色理论GM(1,1)模型预测了舰船主动力装置受到武器攻击时在各种破坏半径下的生命力 ,方法简单易行 ,结果准确可靠 ,为决策者进行科学的决策提供了相关的理论依据     

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。     

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。     

To wait or not to wait: Optimal ordering under lead time uncertainty and forecast updating

There has been a dramatic increase over the past decade in the number of firms that source finished product from overseas. Although this has reduced procurement costs, it has increased supply risk; procurement lead times are longer and are often unreliable. In deciding when and how much to order, firms must consider the lead time risk and the demand risk, i.e., the accuracy of their demand forecast. To improve the accuracy of its demand forecast, a firm may update its forecast as the selling season approaches. In this article we consider both forecast updating and lead time uncertainty. We characterize the firm's optimal procurement policy, and we prove that, with multiplicative forecast revisions, the firm's optimal procurement time is independent of the demand forecast evolution but that the optimal procurement quantity is not. This leads to a number of important managerial insights into the firm's planning process. We show that the firm becomes less sensitive to lead time variability as the forecast updating process becomes more efficient. Interestingly, a forecast‐updating firm might procure earlier than a firm with no forecast updating. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

组合建模的航母战斗群威胁预警方法

根据航母战斗群的运动特性,提出用灰色模型与自回归时序组合建模方法构建其运动预测模型.依据此模型对双方火力控制区的变化进行预测,最后给出了航母战斗群威胁预警仿真系统的实现思路.解决了陆基常规导弹对抗航母战斗群的作战保障工程的部分问题,具有较强的军事应用价值.