灰色预测GM(1,1)模型及其改进与应用

介绍了灰色预测的基本原理和常用GM(1,1)模型及其适用性判断方法,针对GM(1,1)模型中背景值的取法,提出了一种自动寻优定权的改进措施,通过实例对比分析,应用效果良好。     

GM(1,1)模型在装备备件订购中的应用

分析了武器装备备件订购决策的目标和常用方法,并运用灰色理论GM(1,1)模型及关联度分析法,提出了在军用备件订购工作中费用目标预测的应用方法,以及提高预测精度的措施。     

基于灰色系统理论的火灾事故预测方法

简要叙述应用灰色系统理论进行火灾事故预测的理论和方法 ,建立了火灾事故预测的GM (1,1)模型 ,并用该模型对火灾事故进行预测。     

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。     

地面慢速移动目标轨迹预测方法

在预测期较长的情况下,不确定因素将增加,对地面慢速移动目标轨迹预测的结果可能偏差较大.为了检验和提高预测结果的准确度,克服单一预测模型的不足,提出了一种改进灰色预测模型结合轨迹点转移概率的综合预测方法.通过引入缓变因子,并对原始数据进行自然指数变换,改进的灰色GM(1,1)模型能够控制其发展系数,提高灰色预测模型本身的精度.为了进一步检验预测结果,利用当前统计模型和分段整合的思想,并采用目标加速度截断正态概率密度模型,建立了轨迹点转移概率分布模型.仿真结果表明,该方法能够达到提高和保证预测精度的目的.     

基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。     

基于灰色分离建模方法的装备寿命周期费用预测

根据我装备研制项目有限、样本很少和寿命周期费用(life cycle cost,LCC)预测的不确定性以及易受外界不确定性因素影响的特点,提出在基于GM(1,1)建模的基础上,采取灰色分离建模方法来预测装备的LCC.所举实例证明这一方法可以取得较高的预测精度.     

基于改进GM(1,1)模型的装备故障预测

针对装备故障数据量小、传统灰色预测模型GM(1,1)的精度受背景值影响大的问题,提出了一种基于背景值优化的改进GM(1,1)装备故障预测方法。该方法基于背景值的几何意义,从背景值与发展系数之间数量关系的角度出发,通过最小二乘法对二次参数进行估计,还原得到原始参数估计值,并结合新陈代谢对模型进行改进。导弹装备的故障预测实例表明,改进GM(1,1)模型较传统模型有更高的预测精度。     

基于灰色理论的新装备维修保障费用预测

文章以我军某新型装备维修保障费用为研究对象,运用灰色理论的预测模型GM(1,1)对新装备未来维修保障费用进行了预测,并对预测模型的可靠性进行了系统验证。验证表明,通过运用灰色理论预测模型对新型装备的维修保障费用进行预测,可以较准确地反映实际情况,并为决策部门决策提供科学依据。     

基于改进的不等时距灰色模型的车辆装备冷却系金属腐蚀预测

车辆装备冷却系金属腐蚀原因错综复杂,是一个多因子综合作用的灰色系统。针对传统UGM(1,1)模型所存在的缺陷,将背景值构造优化、新陈代谢思想应用2个方面相结合,提出了一种改进的不等时距灰色GM(1,1)模型(简称MUGM(1,1,λ)模型),并用于冷却系金属腐蚀预测。结果表明:所建立的MUGM(1,1,λ)模型的预测精度高,优于传统UGM(1,1)模型,并可用于中长期预测,具有良好的实用价值。