遗传神经网络在保障资源需求预测中的应用

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.     

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BP神经网络法的后勤装备零配件需求预测

精确的零配件需求预测,是实现后勤装备精确化技术保障的基本前提。影响后勤装备零配件需求量的因素具有非线性特征,而BP神经网络法对复杂非线性问题具有很好的适应性,因此可以运用BP神经网络法对后勤装备零配件需求进行预测。运用BP神经网络方法,通过M脚本文件编程建立预测模型进行实证分析表明,运用该方法建模对后勤装备零配件需求量进行预测是科学可行的。     

任务驱动下航材需求量的GA-GM-BP预测

机务保障影响着航空装备战斗力的生成,机务保障资源是任务成功率的物质支撑.基于航材需求信息的灰色性,通过采用DEMATEL方法提取影响航空备件需求量的关键影响因素,采用遗传算法优化的灰色神经网络对需求量进行了仿真预测,其预测精度较BP神经网络和灰色神经网络都高.该方法对于其他航空机务保障资源的需求预测有借鉴意义.     

基于BP神经网络的装备器材需求预测模型

准确预测装备器材的需求数量,是装备器材保障工作的重要内容和装备器材计划管理的前提。采用BP神经网络算法,通过对装备器材历史消耗数据进行处理,建立了装备器材需求预测模型,并结合实例,对模型进行了探讨和验证。     

面向维修的装甲装备预防性器材需求预测

将装甲装备器材需求分为预防性器材需求与修复性器材需求,以基层级保障机构年度预防性器材需求为研究对象,考虑保障机构历史年度预防性器材消耗、装备小修计划、维修范围与维修时机等,构建了面向维修的年度预防性器材需求预测模型,设计了基于遗传算法的OHF Elman(Output-Hidden Feedback Elman)神经网络求解算法,并通过算例和对比分析,验证了模型的合理性与适用性。     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、...     

装备保障备件需求预测算法

面对维和装备种类繁杂与维和环境复杂恶劣、保障维修矛盾突出的问题,必须强化任务开始前的维和装备保障备件需求预测。首先分析了维和任务特点,提出了维和装备保障构想;其次提出了维和装备保障需求预测步骤,研究了基于PSO-BP神经网络的维和装备保障预测模型;最后基于实际数据,采用实验验证的方法检验了算法的有效性。实验结果表明:通过基于PSO-BP神经网络的维和装备保障预测模型可以有效对维和装备保障备件需求进行预测,提高维和装备保障效能。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

基于QFD-BP神经网络的装备保障能力需求分析

针对装甲机械化部队作战基本流程,分析了部队装备保障基本任务,给出了任务剖面图。根据任务决定能力需求的原则,进行了装备保障任务到系统能力的需求分析,并对系统能力进行功能能力和使用能力分解,建立了任务-能力需求转换的QFD（Quality Function Deployment）质量屋结构图。利用QFD的BP神经网络对装备保障任务-能力重要程度进行分析,得出了系统能力的需求权重,给出了关键能力指标,为基于能力的装备保障系统建设提供参考。     

基于知识的模型表示研究

基于知识的模型表示是信息管理系统,特别是决策支持系统(DSS)的基础。根据模型管理和模型建立动态性原则的要求,提出了模型知识化的框架表示法,并给出了应用实例。     

基于价值的指挥主体作战指挥行为评估

作战指挥行为是作战指挥理论的一个重要方面。在明确了其概念后,将价值这一概念引入作战指挥行为评估,认为价值的创造主体是作战指挥行为,并以此作为评估的基础。最后,利用数据挖掘中的关联规则实现评估的量化,并结合案例说明该方法的有效性。     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

基于网关的LVC互操作研究

仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点.     

基于信息折合的CMSR方法研究

计数法和计量法是对产品可靠性评估的两种不同方法。通过仿真,比较了它们对正态单元双边可靠性评估的效率,发现对可靠性要求很高的产品,计量法优于计数法。进一步研究了基于信息析合的CMSR方法,通过仿真检验,证明了此种方法在样本量较小时是实用的。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于ExtendSim的系统可靠性建模

针对传统可靠性仿真模型建模繁琐,编程困难的问题,建立了基于Ex tendS im的可靠性模型,即串联、并联、旁联模型,相比传统方法具有建模直观、调试方便等优点,并以某混联系统为例与解析模型进行了对比验证,仿真结果表明,建立的可靠性模型是可信的,且此模型不依赖于单元寿命分布,相比解析模型具有更强的适应性。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。     

基于自适应模糊神经网络的弹药消耗预计模型

根据我军弹药消耗预计方法的现状,利用模糊控制和神经元网络原理,提出了一种新的预计方法。量化的作战条件作为系统的输入,预计值作为系统的输出,根据历史的输入、输出数据确定系统的特性,建立预计模型。利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有战斗估计条件,即可对部队日平均作战消耗做出预计。     

基于Matlab的线性拟合计算

对于弹道导弹,由于其运动受多种因素的影响,因此描述其运动的微分方程是极其复杂的,而且,方程中的部分参数是通过对试验数据的科学处理获得的.为了建立数学模型,有时用数据拟合的方法对试验数据进行处理.运用单变量、多变量的线性拟和方法,给出了"单输入/单输出"、"多输入/单输出"的线性拟合模型,并针对拟合模型中未知参数的确定问题,给出了基于最小二乘的线性矛盾方程组的求解方法.通过仿真计算,能够得到较高精度的计算结果.最后,给出了Matlab的实现方法,并给出了一段具体的实现程序.