层次分析的模糊综合评估法在海军航空兵场站战时油料保障能力分析中的应用

介绍了利用层次分析的模糊综合评估法对海军航空兵场站战时油料保障能力量化评估方法。建立了指标体系框架,给出了评估的具体步骤。所建立的指标体系框架较为科学合理,解决了运用该评判方法准确评估海军航空兵场站战时油料保障能力的关键问题。     

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。     

直升机野战油料保障模拟优化研究

野战条件下,场站通常在前沿阵地开设野战直升机场实施伴随保障,其中油料保障主要采取飞机加油车先对直升机实施加油,后到野战机场油库领取油料这一方式进行。若将野战直升机场油料保障作为一个系统来研究,要实现适时、适量的油料保障,确定合适的飞机加油车及野战机场油库发油鹤位数量是一个关键问题。利用GPSSW语言对这一问题进行模拟,得出模拟结果并进行统计分析,经反复模拟和参数比较得到适合的参数,为部队保障提供依据。     

浅谈机动部队油料应急保障

武警机动部队担负着处置突发性事件的任务,部队能否快速、高效地完成任务,油料保障是不可忽视的重要因素。随着我国交通干线的迅猛发展以及机动部队装备的不断更新,油料消耗量急剧增加。要使机动部队在各种条件下真正做到“推进能延伸,停下能展开。撤离保快速”的作战要求,油料保障必须在三个方面下功夫。     

支持向量机在弹药训练消耗量预测中的应用

针对部队平时弹药训练消耗量预测过程中,样本采集数目较少的实际情况,采用了一种新的预测方法———支持向量机。该方法基于统计学习理论的原理,较好地解决了小样本的学习问题。并以某部队1997—2002年弹药训练消耗量为学习样本,建立了弹药年消耗量的预测模型。计算结果表明,这种方法比传统的方法有更少的误差和更好的预测精度。     

基于多元回归分析的多因素影响弹药消耗预测

针对当前分析弹药消耗影响客观因素时,所反映的影响规律不够直观的问题,采用多元回归分析原理及模型,借鉴定量评估模型,结合弹药消耗量的数据,利用SPSS(Statistical Product and Service Solutions)软件弹药消耗量的影响因素进行多元回归分析,建立了回归方程来预测弹药消耗量.结果表明,利...     

部队远程机动油料保障存在的问题与对策

部队远程机动对油料保障依赖越来越大。解决当前部队远程机动油料保障存在的保障力量弱、平时训练与战时需求不相适应、突发情况难预测与应急保障经验少以及联合保障协调难等问题,应配强队属油料保障力量,加强联勘保障训练,推进油料保障战备建设,优化油料联合保障机制。     

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。     

托举战鹰翱翔九天

“命令你部双机起飞,前往xX空域执行警戒巡航任务”。初夏时节,东南某机场,两架配挂整齐的战鹰,呼啸着直奔目标空域。战斗出航归来,飞机刚刚在库区前停稳,空军某预备役场站油料、四站、军械等专业的预备役官兵在现役骨干带领下,迅速对战机进行“充、填、加、挂”作业,短短十几分钟战机准备完毕,再次转入值班状态。     

基于自适应模糊神经网络的油料消耗预测模型

根据我军油料消耗预测方法的现状,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,激励预测模型,利用此种方法建立的模型根据历史数据训练后,输入现有作战估计条件,即可对部队日平均油料消耗做出预测。     

基于熵权TOPSIS的场站飞行后勤保障计划优选

场站飞行后勤保障计划优选问题属于多属性决策问题,针对目前传统TOPSIS方法中通常事先人为给定权重,不具备客观性的缺点,采用信息熵权对TOPSIS法进行改进,建立场站飞行后勤保障计划优选模型,从而降低飞行保障计划优化过程中指挥员决策的主观随意性。最后,通过实例计算及其分析,验证了所建模型的科学性和有效性,为场站飞行后勤保障指挥员决策提供了一种科学的方法。     

基于Vague集的数字化场站效能评估

在建立数字化场站效能评估指标体系的基础上,针对数字化场站效能评估这类多属性决策问题,提出了一种基于Vague集间相似度量的数字化场站效能评估方法.首先将专家评语集转换成相应的Vague集,其次将各指标的Vague值转换成相应的Fuzzy值,从而确定理想数字化场站效能的Vague值,通过对各场站到理想数字化场站Vague...     

基于AHP方法的军队油料供应能力评价

为了定量评价军队油料供应能力,依据层次分析法构造军队油料供应能力评价指标体系的层次结构,建立评价军队油料供应能力的两级指标体系。通过计算各项指标的相对权重与组合权重,采用专家评判法对各单项指标赋值,得出军队油料供应能力属于“较强”等级,这与军队油料供应保障现状是基本吻合的。     

基于改进极值理论的装备维修器材间断性消耗预测方法

针对装备维修器材消耗呈现间断性的特点,提出了基于改进极值理论(Extreme Value Theory,EVT)的维修器材消耗预测方法。首先,依据维修器材前期的消耗特征建模估计极值指数,计算间断区间上维修器材的消耗量,实现最大限度地利用有限数据预测维修器材消耗量的目的;然后,通过实例将改进EVT方法、支持向量机、自回归移动平均(Auto Regression Moving Average,ARMA)、灰色神经网络4种预测方法的预测结果进行比较,结果表明:改进EVT方法具有更好的预测结果。     

军用油料装备数据集成技术探析

集成军用油料装备的研究、研制、管理和保障活动中各环节所涉及的数据,实现军用油料装备的标准化、系列化和模块化,在油料保障时限内,快速有效地集成所需信息,为实施强对抗、快节奏、高强度的油料保障提供决策依据,这正是本文研究的目的。采用智能集成方法与系统工程理论,对军用油料装备数据进行集成分析,确定数据集成方法,提出集成数据模型,建立集成系统体系结构,论述军用油料装备数据集成关键技术,阐明军用油料装备数据集成的研究,对加强油料保障力量具有重要意义。     

基于信息技术的空军航空兵数字化场站建设探索研究

为了适应未来航空兵作战将呈现的信息主导、发起突然、多波次大强度、连续作战的特点,建设航空兵数字化场站,研究数字化场站条件下的新型飞行后勤保障模式具有重要意义。本文首先提出了数字化场站的基本概念,构建了数字化场站的基本构架,描述了各分系统的组成、功能以及它们的内部关系与信息流程。其次对数字化场站条件下的新型后勤保障模式的效能、组织结构、人员等方面呈现的新特点进行了探索性研究;最后归纳了数字化场站建设中急需深入研究的问题。     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输,利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题,采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子,对比模拟退火算法等其他算法而言,具有较好的鲁棒性,能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

基于集对分析的海上油料补给方法选择优化

针对各种复杂环境对海上油料补给方法选择的不确定性影响,在分析海上油料补给方法选择影响因素的基础上,确定了海上油料补给方法选择的属性要素,运用集对分析理论建立了海上油料补给方法选择的优化模型;采用变异系数法计算属性权重,通过构建海上油料补给方法选择的正、负理想方案,确定了各备选方案与理想方案之间的联系度。算例分析结果表明,将集对分析运用于海上油料补给方法的选择,能够有效降低多种复杂因素对油料补给方法选择的不确定性影响。     

大数据技术在油料装备管理中的应用

针对现有油料装备管理系统种类繁多、功能不一,数据源未统一规范、信息分散、展现方式不直观,缺乏对数据的分析挖掘等不足,采用大数据技术与油料装备管理业务相结合,克服单一架构的局限,构建基于Hadoop+MPP混合架构的油料装备大数据平台。从分析油料装备各级管理人员的业务需求出发,对油料装备管理的数据来源及具体应用进行了详细分析,研究大数据技术在油料装备管理中的具体应用,研究成果可以为油料装备或相关领域大数据建设提供参考。     

钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.