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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。 相似文献
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针对现代战争条件下装备保障资源需求变化快,保障资源预测困难的问题,首先分析了影响装备保障资源需求的因素,根据实际情况选取了平均维修间隔时间(MTBM)、平均修复时间(MTBR)等8项影响装备保障资源需求的关键指标,然后将基于遗传算法(GA)优化的反向传播(BP)神经网络应用于保障资源需求预测中,构建了基于遗传神经网络的需求预测模型,最后利用1980年~2010年实际保障资源需求数据对模型进行了验证.验证结果表明,基于GA优化的BP神经网络预测模型有较快的收敛速度、较强的适应性和较高的预测精度,适用于装备保障资源需求预测. 相似文献
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油料消耗神经网络组合预测模型 总被引:2,自引:2,他引:0
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。 相似文献
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基于灰色预测法的军械维修器材消耗规律 总被引:1,自引:0,他引:1
研究并掌握军械维修器材的消耗规律,对做好军械维修器材的保障工作有着重要的意义.基于此,研究了灰色预测法,并针对军械维修器材的实际情况,论述了如何确定影响因子,进而对灰色预测模型进行了改进,用改进后的模型研究军械维修器材的消耗规律,预测结果非常贴近实际值. 相似文献
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通过确定战时备件需求评价指标体系 ,运用层次分析原理和灰色理论 ,建立了战时备件需求的多层次灰色预测模型 ,并结合参战的某型舰的主机气阀弹簧的战损需求进行多层次灰色预测 相似文献
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