基于案例的推理在舰船维修费预测中的应用

针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。     

基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法

针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、BP神经网络模型和ARMA-BP组合模型故障率预测结果,表明:相比于单一预测模型,ARMA-BP组合模型的装备故障率预测结果精度更高.     

舰船装备保障资源需求半结构化预测方法

针对舰船装备保障资源需求确定既有结构化规律可以遵循,又受非结构化不确定因素影响的特点,建立了备品备件需求的半结构化预测模型。该模型利用使用时间规模的线性函数表征备件需求的趋势项;用AR模型补偿时间规模统计误差及使用环境差异带来的影响;用GARCH模型刻画非结构因素导致预测误差的条件异方差特性。在此基础上,给出了利用半结构化模型预测保障资源需求的具体步骤。最后,对该方法进行了验证对比,结果表明:该舰船装备保障资源需求半结构化预测方法是有效、可行的。     

舰船装备总体测试性指标定量要求的确定方法

针对从舰船总体角度对测试性指标的定量建模研究较为薄弱的现状,对舰船总体测试性指标的含义进行了阐述,并通过舰船任务过程分析,提出了总体指标约束和同层次指标制约下的舰船总体测试性指标定量计算方法。同时,结合马尔科夫链、类比方法和故障列表等方法对测试性指标的定量建模与确定方法展开了综合研究和分析,并通过示例计算分别探讨了各类方法所适用的装备寿命周期内的不同阶段和场合,为舰船装备的测试性优化设计和总体论证研制提供了方法支持和理论依据。     

基于灰色马尔科夫模型的军事物流成本预测

为提高军事物流成本预测精度,应用马尔科夫链理论对军事物流成本灰色预测模型的预测量进行马尔科夫修正,建立了军事物流成本的灰色马尔科夫预测模型。以军队某综合仓库的物流成本为例对模型的预测效果进行检验,结果表明,灰色马尔科夫模型的预测效果明显优于灰色预测模型。     

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。     

组合权重舰船装备技术保障能力评估证据理论模型

在分析舰船装备技术保障能力影响因素的基础上,建立了相应的评估指标体系。提出了确定指标组合权重的方法,综合考虑了主客观因素,更为合理。基于证据理论建立了舰船装备技术保障能力评估模型,并给出了具体的算法步骤。可为舰船装备技术保障能力评估提供理论和方法指导。     

一种航天试验装备备件需求组合预测模型

为适应高密度任务条件下航天试验任务对航天试验装备备件精确化保障的要求,提高备件保障的质量效益,运用组合预测的思想,在优选和改进单项预测模型的基础上,从实际值和预测值之间的相关性指标出发,结合信息集结算子动态赋权,提出一种航天试验装备备件需求组合预测模型。以5个典型误差指标对实验结果进行比较分析,该组合预测模型的预测结果均明显优于单项预测模型。通过建立组合预测模型,弥补了单项预测模型的不足,提高了航天试验装备备件需求预测的精度,为增强航天试验任务保障效益提供了方法参考和决策支持。     

基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题，建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态，将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量，利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明，该模型评估结果合理，可操作性强。     

基于灰色加权马尔科夫的部队集成训练效果预测

针对GM(1,1)预测模型误差较大的问题,在GM(1,1)模型的基础上引入加权马尔科夫模型构建了部队集成训练效果预测模型。该模型以GM(1,1)模型存在的预测残差作为划分马尔科夫状态的依据,通过加权处理对预测结果进行修正。实例分析结果表明,该模型算法简单,易于实现,可以较大地提高部队训练效果预测精度,为部队开展科学有效的实战化训练提供了有力的数据支撑。     

某型电源装备虚拟训练系统的综合评判模型

针对某型电源装备训练及业务能力不易准确评估的问题,以某型电源装备为具体研究对象,研究设计了适用于该电源装备的虚拟训练系统,提出一种基于组合赋权和模糊灰色聚类相结合的综合评价新方法。首先基于层次分析法(Analytical Hierarchy Process,AHP)、熵权法分别计算指标的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重重新组合,消除主观和客观确定权重时所带来的不确定性因素影响。其次针对评价指标中包含的灰色信息,引入模糊灰色聚类算法,解决了模糊评判矩阵不易构建的问题。最后通过实例验证了该综合评判模型的有效性。     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ　模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊Ｃ－均值聚类算法和线性回归方法导出模型参数．利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析．     

基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型

状态预测是状态维修的关键步骤之一。针对装备状态变化规律复杂、特点难易准确掌握的关键问题,以延时时间概念和两阶段预知模型为基础,提出了根据不同阶段特点采用不同预测方法的多阶段组合预测模型。通过油液分析及其相关规定,对装备运行阶段进行了具体划分,给出了适应各阶段特点的预测方法。最后,通过实例验证了该模型的有效性。     

基于WBS-AHP与灰色聚类的装备抢修效能评估

针对装备抢修效能评估问题,引入项目管理领域的工作分解结构方法(Work Breakdown Structure,WBS)分析了系统的任务与流程,并以此为基础建立了评估指标体系;应用改进的层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)确定了指标权重,建立了基于灰色聚类法的评估模型,提出了指标权重灵敏度分析方法。对某场站飞行保障装备的抢修效能进行了评价,得出聚类评估结果,并分析了指标权重变化对评估结果的影响。为装备抢修效能的评估与抢修力量建设提供了理论依据。     

基于样本加权的支持向量机预测方法

不同的样本对最终预测模型的贡献程度是不一样的。在分析了采用支持向量机解决回归预测问题基本原理的基础上,介绍了"预测误差权重"和"样本关联度权重"的两种样本权重确定方法,并将其引入到支持向量机预测模型中来,最后用实例证明了采用样本加权后的预测精度要更高,而采用"样本关联度权重"法的精度又比"预测误差权重"法的精度要高。     

基于LSSVM和信息熵的航材备件组合预测方法

为了实现航空装备的精确化保障,需要对航材备件数量进行预测,现有方法难以在小样本的条件下,准确地预测航材备件数量,为此提出了一种基于最小二乘支持向量机和信息熵的组合预测方法.首先,将基于最小二乘支持向量机的一元预测方法和多元预测方法相互结合,提出了一种组合预测模型;然后,使用信息熵理论对组合预测模型的权重系数进行优化;最后,给出了所提预测方法的计算步骤.实验结果表明,所提方法在预测航材备件数量时,具有较高的准确性.     

基于改进灰色聚类的装备器材库存分类方法

针对实际中装备器材种类多、难管理造成的库存失衡问题,设计了基于改进灰色聚类的装备器材库存分类方法。根据装备器材消耗特点,定义了需求波动系数作为库存分类指标之一,引入了信息熵确定聚类指标权重,基于灰类中心点给出了聚类的三角白化权函数。以某装甲器材仓库器材为例进行了计算分析,库存分类结果符合预期,验证了方法的合理性和有效性。     

加权模糊C均值聚类算法实现BDS三频组合观测值优选

在对BDS三频载波相位组合观测值进行误差分析的基础上，确定了优选载波相位线性组合系数的筛选标准。针对传统聚类算法在高维多频混合数据集分类中存在的不足，采用一种基于加权的模糊C均值聚类算法，通过对同一维度在不同簇上赋予不同的权重值，对传统遍历搜索法所获得的部分BDS三频载波相位组合观测值进行了优化分类选取，有效解决了传统全球导航卫星系统载波相位观测值选取方法效率低的问题，同时为多系统多频数据组合观测值系数的优化选取提供了一种新的思路。对分类结果进行分析，确定了各类组合观测量的适用范围，并结合实测数据，利用无几何层叠模糊度解算方法对优选组合进行了整周模糊度的解算，结果验证了该方法的可行性。     

舰船机电系统使用故障数据分析研究

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出了故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行了分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,并据此预测了装备的未来故障强度。