基于灰色预测法的军械维修器材消耗规律

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.     

基于 SD 的战时装备维修器材消耗预测模型

从影响战时装备维修器材消耗的主要因素入手,基于系统动力学方法构建了战时装备维修器材消耗的SD模型。通过对模型的运行与仿真得到了装备维修器材的消耗数据,验证了模型的适用性和方法的可行性,为科学预测战时装备维修器材消耗、做好维修器材保障工作提供了新的方法指导。     

基于SD的战时装备维修器材消耗预测模型

从影响战时装备维修器材消耗的主要因素入手,基于系统动力学方法构建了战时装备维修器材消耗的SD模型。通过对模型的运行与仿真得到了装备维修器材的消耗数据,验证了模型的适用性和方法的可行性,为科学预测战时装备维修器材消耗、做好维修器材保障工作提供了新的方法指导。     

导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理研究

针对导弹装备复杂程度的不断提高,维修器材的品种和数量不断增加对装备管理提出了更高的要求,如何在有限的保障费用下制定出科学合理的维修器材管理方案成为各级维修保障部门非常重视的问题。本文立足于某型导弹装备维修器材项目的科学管理实际需求,从全寿命周期维修器材内涵出发,分析了影响导弹装备维修器材消耗的相关因素,探讨了导弹维修器材消耗管理计划的制定,细化了各阶段的工作内容。最后,设计了导弹装备全寿命周期维修器材消耗管理系统,阐述了系统设计思路与整体架构。研究成果可为新型导弹装备全寿命维修器材保障项目规划、论证与控制提供指导与借鉴。     

油料消耗神经网络组合预测模型

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。     

基于层次分析法的军队油料消耗组合预测模型

在军队油料消耗预测中以直线趋势外推预测法、季节指数预测法和灰色预测法构成组合预测模型,以此为基础引入层次分析法来确定各自权重,按各项预测的重要程度求出组合预测结果。组合预测结果精度较高,并且通过对该组合预测模型中的判断矩阵灵活调整,从而可得到一组适合对应单位的油料消耗组合预测权系数,具有良好通用性,在部队中具有较好的推广价值。     

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据.针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法.     

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。     

维修器材保障能力评价方法

提出了维修器材保障能力评价体系的建立原则,通过维修器材保障的系统分析,建立了维修器材保障能力的"因素-效果"评价体系.运用模糊数学与层次分析法相结合的层次模糊综合评判法对维修器材保障能力评价进行了研究,并给出了应用实例.对于反映维修器材管理中存在的问题与不足,提高维修器材保障能力具有一定的参考价值.     

基于维修器材离散随机需求最佳库存量确定研究

结合装备维修器材保障工作,就维修器材离散随机需求最佳库存量确定进行研究,对其建模进行系统分析,结合修理厂维修器材最佳库存量进行实例计算,以指导维修器材最佳库存量的确定.     

基于级库存的维修器材整合供应策略研究

针对传统器材供应模式效率低的问题,借助供应链管理的思想提出了多需求点整合供应模式,并建立了基于级库存策略的整合优化模型,对成本各组成部分分析求解,得到了最优总成本对应的策略参数,其中总成本考虑了供应中心补货成本、库存持有成本、供应成本和供应延迟成本．最后通过算例与直接供应策略进行了比较,证明了整合供应策略的有效性．     

基于神经网络的弹药消耗预测

针对弹药消耗预测问题,运用一种改进的BP神经网络预测方法。预测时对样本数据进行了预处理,并在时序训练样本中引入了遗忘因子,以提高当前预测的精度,以及在权值调整过程中,引入"惯性项",以改善学习收敛过程。     

战役级军械维修器材保障决策支持系统设计研究

传统的面向事务的数据处理方法已经无法适应处理大量数据的要求,为解决这一问题,将面向主题的数据仓库技术用于军械维修器材保障决策支持系统的设计,阐述了基于数据仓库的军械维修器材保障决策支持系统需求分析、系统设计和系统实现,讨论了系统设计原则、设计方法、逻辑结构设计、多维数据仓库设计、底层数据库设计、前端用户视图设计等内容,对军械维修器材保障决策支持系统的开发提供了基本思路．     

战时装备维修器材分配方法研究

根据参战部队任务及其性质,装备的损坏率及其分布,总部、部队库存现有装备维修器材等条件,结合战时装备维修器材的储备模式,给出了战时装备维修器材的分配程序、模型和评估方法。针对分配中总部资源不足的重点和难点,引入带权重保障程度作为逐个分配的依据,应用示例说明了分配程序的适用性及灵敏性。     

面向装备作战仿真的弹药消耗预测方法研究现状

作战模拟、数理模型和智能算法是当前弹药消耗预测常用的三类方法。美陆军弹药消耗预测系统是基于作战模拟弹药消耗预测方法的代表,预测过程模块化、系统化。基于数理模型的弹药消耗预测包括基于能力和面向目标威胁的两类方法,预测过程科学化、严谨化。基于智能算法的弹药消耗预测包括时间序列分析和人工神经网络两类方法,预测过程智能化、精确化。各类预测方法在武器—弹药—目标的分组方式与目标分配原则等方面尚存在问题,未来应加强联合火力下以及高技术弹药消耗预测研究。     

基于灰色神经网络的装甲器材需求量预测

分析了装甲器材需求量影响因素,将灰色预测与神经网络预测方法相结合,建立了装甲器材需求量预测的灰色神经网络计算模型。该模型具有灰色系统的少数据建模及神经网络的精度可控性等优点,能较好地解决目前装甲器材需求预测精度不高的问题,可为装甲器材管理部门制定订购、调拨计划提供决策依据。     

基于FA-EWM的维修器材厂家直供费用研究

维修器材厂家直供费用是军民融合发展以来部队装备维修保障活动中的一项重要研究内容,通过对影响维修器材厂家直供费用的因素进行分析,得到了影响部队维修保障能力建设的基础指标,运用因子分析法从基础指标中提取公因子。通过熵权法中相关的数学模型和MATLAB软件,确定影响维修器材厂家直供费用各指标的权重,最终构建了维修器材厂家直供费用评估指标体系,为维修器材厂家直供费用的评估提供参考。     

基于证据理论的战时军械维修器材供应链性能评价

在一般供应链性能评价指标体系的基础上,结合现代战争中军械维修器材供应链的特点,从资源、输出和柔性三个角度构建了战时军械维修器材供应链性能评价的指标体系.考虑到战争环境下信息的模糊性和不确定性,建立了战时军械维修器材供应链性能评价的证据理论模型.以某战时军械维修器材供应链为例,基于构建的战时军械维修器材供应链性能评价指标体系和模型进行案例研究.结果表明,基于证据理论构建的战时军械维修器材供应链性能评价模型是可行的,有效的.