基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

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.     

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.     

坦克行进间炮耳轴倾斜角预测模型研究

针对坦克行进间具有振荡性的火炮耳轴倾斜角数据,提出了一种改进的灰色预测模型。提出了一种数据变换方法,能够将原始序列处理为正数单调序列,使其符合灰色模型对建模数据的需求;利用小区间的矩形面积和重构模型背景值,并在基于无偏性的准则下研究了重构背景值中的参数与模型参数之间的关系,提出了一个背景值中参数的直接表达式;利用两种参数的关系,构建了改进的灰色微分方程,通过求解得到了优化的预测公式。经过实例分析,改进模型预测结果的平均相对误差为3.53%,能够较为准确地预测炮耳轴倾斜角的变化情况。     

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。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于梯度下降灰色Markov模型的装备器材需求预测

为改进灰色Markov装备维修器材需求预测模型在小样本条件下的预测效果与合理性,提出了基于梯度下降算法的灰色Markov模型。通过建立关于各时间节点拟合残差的二乘损失函数,运用梯度下降算法迭代得到灰色Markov模型最优转移概率强度和Kolmogorov方程解的最优待定系数并实施预测。数值模拟与实例分析的结果表明,梯度下降灰色Markov模型可快速有效地搜索转移概率强度以及待定系数的相对优化值,进而改善模型的预测效果和稳定性。     

改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测

为提高导弹退化状态预测的精度,结合导弹测试数据不等时间间隔的特点,提出了一种基于改进非等间距GM(1,1)-BP模型的导弹退化状态预测方法。对传统非等间距GM(1,1)模型的背景值和初始条件进行优化,引入新陈代谢思想,在此基础上,构造灰色模型拟合值与实际值的差值序列,进而建立差值序列的BP神经网络预测模型,还原得到最终预测值,提高了预测精度。此设计方法结合了灰色模型对趋向性数据的预测优势和BP神经网络强大的非线性拟合能力,达到了取长补短、相得益彰的效果。通过导弹测试数据的预测实例,验证了方法的有效性和优越性。     

基于改进HMM的模拟电路故障预测模型

针对现有模拟电路系统PHM技术故障预测部分准确度不高和时效性不强的问题,提出了基于MCGCPSO优化改进的HMM状态退化识别模型。将小波包故障特征提取法与LDA特征降维法结合,确保了对特征信息非线性部分的充分提取,同时又避免了维度过高的问题;利用MCGCPSO优化改进后的HMM模型,提升了状态退化识别模型的分类准确度。最后将MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合为一个新的电路故障预测模型,克服了单个预测方法性能不稳定的缺陷。通过仿真实验验证了MCGCPSO-HMM与改进的灰色模型组合具有更高的预测准确度。     

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。     

灰色预测模型在非致命武器经济寿命预测中的应用

针对目前非致命武器经济寿命方面的研究相当缺乏的现状，结合非致命武器的自身特点，在全面分析装备全寿命周期费用的基础上，引入灰色理论，运用GM（1，1）模型对非致命武器的经济寿命周期费用进行估算和预测。通过分析，灰色预测模型具有较高的建模精度，预测方法和结果对非致命武器的经济寿命预测具有很强的实用性。     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

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。     

反直升机智能雷战斗部研制费用/效能分析

给出了反直升机智能雷战斗部总体效能的评价体系。对各种评价方法进行了分析 ,提出了适用于智能雷战斗部总体效能评价的层次 TOPSIS法。应用灰色系统预测理论解决智能雷战斗部研制费用估计问题 ,建立了灰色系统 GM模型。采用费效比值准则能较好地反映智能雷战斗部综合能力。通过实例计算可以看出 ,该方法能广泛地应用于弹箭系统     

基于分形理论的目标航路预测

电磁干扰条件下解决断续航路预测问题对防空兵有效抗击空中目标至关重要。针对包络灰预测方法预测精度较低和Verhulst灰色预测模型计算过程复杂的情况,提出了预测航路的分形方法。在分形理论的基础上,研究了其用于目标断续航路预测的基本思路,建立了基于分形的目标航路预测模型,并对模型进行了求解。最后,利用建立的分形模型对雷达丢失目标后的目标航路进行了预测,通过实例体现了分形方法在用于航路预测时的准确性、灵活性和易实现等特点。结果表明,用该法对断续目标航路的预测具有一定的借鉴意义。     

BP组合预测方法在维修保障费用预测中的应用

通过对时间序列预测方法和回归分析原理的分析,建立了适用于武器装备维修保障费用的BP网络组合预测的时间序列多输出模型,并结合某型装备多年的维修保障费用,进行了预测数据仿真,得出的结果与实际的数据相比误差较小,具有较大的理论价值和实际的军事价值,有利于提高维修保障费用的效益,有利于实现装备的优良效费比。     

基于灰色非线性回归模型的故障预测

为克服传统灰色模型的局限性,通过对一阶累加生成序列规律性的分析,将灰色模型和非线性回归模型相结合,构造了一种灰色非线性回归模型。实例仿真结果表明,该模型既拓展了传统灰色模型的适用条件,又比传统灰色模型和非线性回归模型具有更高的预测精度,且适用性广。     

基于灰色马尔科夫理论的体能训练效果预测与评价模型

将灰色理论与马尔科夫理论相结合,建立了灰色马尔科夫体能训练效果预测与评价模型,可以反映数据序列的发展趋势,还可缩小预测区间的范围。采用静态与动态相结合的方法,对某学员队五公里武装越野的训练成绩进行评价分析,结果证明灰色马尔科夫预测模型精度高于初级灰色预测模型。     

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。     

BP神经网络的飞机机体研制费用估算

提出一种应用人工神经网络预测飞机机体研制费用的方法.该方法利用偏最小二乘法对飞机性能参数进行了主成分提取,用这些主成分作为BP网络的输入变量,建立了一种基于BP神经网络的飞机研制费用的估算模型,应用该模型对典型的飞机机体研制费用进行了预测.预测结果表明,该方法是有效的、可行的.     

空中机动目标航路预测模型

由于信息对抗,警戒雷达丢失已探测到的空中来袭目标时常发生,准确预测出空中机动目标航路,是防空指挥员实施正确指挥的重要依据.在分别描述了GM(1,1)灰色预测模型和Verhulst灰色预测模型的基础上,根据空中机动目标的已测坐标(样本量)的基本状态,提出了综合运用两种灰色预测模型对空中机动目标航路预测的新方法,并结合一空炮合练实例进行了综合预测模型的检验,结果表明所建模型精度较高,有一定的可信度.