| 舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法 |
| |
| 引用本文： | 余鹏,何学军,罗伟.舰艇编队海上运输补给物资需求预测方法[J].海军工程大学学报,2015(1). |
| |
| 作者姓名： | 余鹏 何学军 罗伟 |
| |
| 作者单位： | 1. 海军工程大学 勤务学院,天津,300450
2. 海军出版社,天津,300450 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(11302258)。 |
| |
| 摘 要： | 按照是否与任务、事件相关,将物资需求分为两类,对于任务、事件相关物资需求的预测,将任务进行合理的分解,并根据物资消耗与任务、事件之间的关系,给出了预测的一般模型;对于与任务、事件联系不紧密的物资需求的预测,则根据历史经验及该物资固有的消耗规律,提出了经验预测模型。为了解决舰艇编队海上运输补给物资需求预测所存在的问题,利用案例推理的方法生成了预测所需的样本数据,以最小二乘向量机(LSSVM)模型为预测模型,并以岛屿进攻作战的防空弹药需求预测为例进行了实例分析。结果表明:案例推理生成的样本数据可用,选用LSSVM模型的预测结果与其他预测模型表现出了一致性,但LSSVM相对误差较小;该方法在某种程度上解决了样本数据有限的问题,适用于作战物资需求的预测问题。
|
| 关 键 词： | 海上运输补给 物资需求 任务分解 案例推理 最小二乘向量机 |
Predictive method of supply demand for sea transportation and replenishment of naval ship group |
| |
| YU Peng,HE Xue-jun,LUO Wei.Predictive method of supply demand for sea transportation and replenishment of naval ship group[J].Journal of Naval University of Engineering,2015(1). |
| |
| Authors: | YU Peng HE Xue-jun LUO Wei |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | sea transportation and replenishment supply demand mission decomposition case-based reasoning (CBR) least squares support vector machines (LSSVM) |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
