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.     

基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。     

几种野值剔除准则在目标预测中的应用研究

观测数据中的野值会影响目标预测的精度。分析比较了几种常用的野值剔除准则,包括最常用的3σ准则、奈尔准则、格拉布斯准则和狄克逊准则,将其应用到目标预测的数据预处理中,并比较了各种方法的野值剔除能力和对目标预测精度的影响。仿真结果表明:野值剔除准则的引入可有效减少数据中野值的数量,提高目标预测的精度。其中,格拉布斯准则的实用效果尤为明显,且误剔除率也得到了较好的控制。     

时间序列在边防检查工作中的应用

打击偷渡是出入境边防检查工作的一项重要任务,利用SPSS等定量分析的方法可以有效预测偷渡活动的规律,为边防检查工作服务.利用SPSS分析软件的时间序列法对某站近年来的偷渡数据进行分析,提出了短期预测情况.并就下一步如何打击偷渡活动提出了相应的对策.     

空中机动目标航路预测模型

由于信息对抗,警戒雷达丢失已探测到的空中来袭目标时常发生,准确预测出空中机动目标航路,是防空指挥员实施正确指挥的重要依据.在分别描述了GM(1,1)灰色预测模型和Verhulst灰色预测模型的基础上,根据空中机动目标的已测坐标(样本量)的基本状态,提出了综合运用两种灰色预测模型对空中机动目标航路预测的新方法,并结合一空炮合练实例进行了综合预测模型的检验,结果表明所建模型精度较高,有一定的可信度.     

基于历史数据挖掘的战场气象环境数据模糊预测算法

现代模拟仿真训练过程中,对于虚拟战场气象环境的仿真,大多采用重现训练场地某一段历史战场气象环境数据的方法.而战场气象环境预测大多为通过数据挖掘技术预测未来短期的气象数据,缺乏长远的预测方法.针对上述缺点,对战场气象环境历史数据进行处理,给出了一种基于历史数据挖掘的未来战场气象环境数据模糊预测的算法.     

基于双重相似度检索的舰船装备维修成本案例推理预测

由于舰船装备维修成本属性间关系复杂、案例数量不断增加等特点,案例推理方法在案例检索过程存在信息单一、检索效率不高等问题。为解决该问题,首先根据舰船特征属性的数据特点,将条件属性分类,分别构建了相应的相似度函数;其次,考虑属性间关系,分别采用改进模糊粗糙集和熵权法确定条件属性权重并构建组合权重;然后,提出了两级分类与双重相似度匹配的案例检索策略,逐级缩小了检索范围,提高了检索效率;最后,基于两种相似度进行案例检索,使检索结果包含了两种相似度度量下的信息,并定义案例密度辅助检索过程的推进,增强了结果的客观性。实例分析表明：该方法能够提高舰船装备维修成本的预测准确度。