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军队油料运输路径选择受交通运输网络和运输线路风险的影响和制约。战时,交通运输网络是敌方破坏的重点,油料运输面临很大风险,安全形势非常严峻。合理优化交通运输网络,选择合适的运输路径是避免敌方破坏、保障油料运输安全的重要途径。从不同决策角度出发,选择以总后勤部军事交通运输部为代表的网络规划者和以各级军事代表处及运油分队为代表的运输路径选择者为两级决策者,以实现总体风险均衡和单条运输路径目标最优为出发点,建立双层规划模型,对运输网络进行优化,选择最优运输路径。该法既可降低不同性质的风险,又能兼顾各种风险的相互影响。 相似文献
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在役考核中,对遥测参数进行监控与分析,是评估在轨卫星工作状态及健康状况的重要途径.为解决在线多任务故障预测问题,提出了结合长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)的数据挖掘模型,并运用了一种基于误差反馈的权重自调整机制.利用某型卫星(含故障)遥测参数的仿真数据进行分析处理,实验结果表明:在线CNN-LSTM模型以最小的信息损失进行建模,对比单一模型以及传统的回归模型,CNN-LSTM模型不仅在测试集上取得了最小平均绝对百分比误差12.61%,同时模型预测性能在长时间预测中优于离线模型. 相似文献
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装甲车辆复杂传统部件的损伤能否及时被发现,这关系到整车战备或作战能力,系统的故障状态评估是至关重要的。将贝叶斯网络模型结合云模型理论,建立云贝叶斯网络模型,针对4个不同工况的装甲车辆进行故障状态评估。在获取贝叶斯网络初始节点时更多是依靠专家经验,往往会带来很大的误差,导致条件概率偏差过大,采用证据理论/层次分析法来优化专家经验,确定各个节点的条件概率;将层次分析法转化所得的条件概率值代入到云贝叶斯网络模型中,经过计算可以得到不同损毁等级的概率。将云贝叶斯网络模型计算结果与其他状态评估方法结果进行对比分析,结果表明,所采用的计算方法较其他方法在可靠性和准确性方面有所提高。 相似文献
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