ANFIS在航材需求量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

【后勤保障與裝備管理】

ANFIS在航材需求量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

康正亮，胥凱暉，楊傳起

(94829部隊(duì)，南昌330201)

摘要：針對(duì)運(yùn)用傳統(tǒng)航材分類(lèi)方法和經(jīng)驗(yàn)法預(yù)測(cè)航材需求量偏差大問(wèn)題，分析選取影響航材需求量的6個(gè)關(guān)鍵要素，引入自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)建立航材需求量預(yù)測(cè)模型，并給出建模流程框圖和利用MATLAB求解方法；實(shí)例分析表明：這種方法得出的結(jié)果與原數(shù)據(jù)符合良好，是有效的；將預(yù)測(cè)結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和多元線性回歸方法得出結(jié)果的作對(duì)比，本方法預(yù)測(cè)精度更高，體現(xiàn)了這種方法的優(yōu)越性，為航材需求量預(yù)測(cè)提供了一種新思路。

關(guān)鍵詞：航材；需求預(yù)測(cè)；ANFIS

收稿日期：2014-06-27

作者簡(jiǎn)介：康正亮(1979—)，男，工程師，主要從事軍用航材與軍事計(jì)量研究。

doi:10.11809/scbgxb2015.01.024

中圖分類(lèi)號(hào)：TP302

文章編號(hào)：1006-0707(2015)01-0084-04

本文引用格式：康正亮，胥凱暉，楊傳起.ANFIS在航材需求量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].四川兵工學(xué)報(bào)，2015(1):84-87.

Citationformat:KANGZheng-liang,XUKai-hui,YANGChuan-qi.ApplicationofANFISinAviationMaterialSparePartsRequirementPrognostication[J].JournalofSichuanOrdnance,2015(1):84-87.

ApplicationofANFISinAviationMaterialSpareParts

RequirementPrognostication

KANGZheng-liang,XUKai-hui,YANGChuan-qi

(The94829thTroopofPLA,Nanchang330201,China)

Abstract:For using traditional aviation material spare parts sorting methods and experiential methods to prognosticate its requirements are very ineffective and inaccurate, more than six observably involved correlative elements factors affect the aviation materials supplement were analyzed and the method called ANFIS (adaptive network based fuzzy inference system) was adopted to build aviation material spare parts prediction model and to get the model building flow chart, through which solving means were given based on MATLAB. Example analysis shows that the outcome data is true of the originally data, which is effective. Comparing the outcome data by using this method with data getting from BP neural network method and multiple linear regressions, we can conclude that this method is better and offers a new method for aviation material spare parts requirement’s prognostication.

Keywords:aviationmaterial；requirementprognostication；ANFIS

航材保障的質(zhì)量好壞對(duì)飛機(jī)的完好率有重要意義，它要求及時(shí)、精確、經(jīng)濟(jì)，需要對(duì)航材的需求量要有較準(zhǔn)確的估計(jì)，而在實(shí)際工作中，航空部隊(duì)對(duì)航材需求預(yù)測(cè)的運(yùn)作模式大都是根據(jù)傳統(tǒng)的航材分類(lèi)法和經(jīng)驗(yàn)法來(lái)對(duì)航材的需求量進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)過(guò)程脫離各個(gè)航材備件特性和實(shí)際的維修需求[1-3]。由此導(dǎo)致對(duì)航材的儲(chǔ)備造成不利影響：航材儲(chǔ)備不足，將不能滿足飛機(jī)的保障需求；儲(chǔ)備過(guò)多，帶來(lái)費(fèi)用高的問(wèn)題；這種管理模式下，積累的歷史數(shù)據(jù)也未得到很好地利用[3,4]。因此，研究航材需求量有重要的實(shí)際意義，將會(huì)在滿足飛機(jī)保障要求的同時(shí)，減少航材庫(kù)存量、提高經(jīng)濟(jì)效益。

航材的需求預(yù)測(cè)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，影響因素多，是多變量的非線性函數(shù)?，F(xiàn)有的航材需求預(yù)測(cè)方法有經(jīng)驗(yàn)法、比較法和直接計(jì)算法[1,3]。經(jīng)驗(yàn)法的主觀因素明顯，而直接計(jì)算法和比較法也存在未全面考慮影響備件需求的各種因素，預(yù)測(cè)值與實(shí)際需求值誤差較大的缺點(diǎn)。近年來(lái)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測(cè)航材需求量取得較好的效果[5-7]。自適應(yīng)神經(jīng)模糊系統(tǒng)(ANFIS)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊推理結(jié)合的產(chǎn)物，采用反向傳播算法和最小二乘法的混合算法調(diào)整前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)，它兼顧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性、自適應(yīng)性和模糊推理系統(tǒng)處理復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，適用于多變量非線性航材需求預(yù)測(cè)[8,9]。ANFIS應(yīng)用廣泛，例如系統(tǒng)控制、預(yù)測(cè)中，均獲得較好效果[10]。

本文分析了影響航材需求的重要因素，利用ANFIS建立航材需求預(yù)測(cè)模型，取得了較好的預(yù)測(cè)效果。積累的歷史數(shù)據(jù)得到充分的應(yīng)用，隨著數(shù)據(jù)的增多，在后續(xù)的工作中，可修正訓(xùn)練樣本，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。

1航材需求影響因素分析

航材的需求牽涉的因素眾多，根據(jù)某單位航材保障的經(jīng)驗(yàn)，選取主要的影響因素如下：

1) 執(zhí)行大項(xiàng)任務(wù)情況x1。部隊(duì)的飛行訓(xùn)練任務(wù)情況會(huì)影響航材的消耗，大項(xiàng)任務(wù)集中時(shí)，往往會(huì)伴隨一些高難度科目，飛行的起落多、飛行時(shí)間長(zhǎng)，航材的消耗量大，因此對(duì)航材的需求量也就越多。

2) 人員素質(zhì)x2，包括機(jī)務(wù)人員和飛行員。機(jī)務(wù)人員維修水平高，對(duì)可修故障件的修復(fù)能力強(qiáng)，相應(yīng)地減少航材需求量；飛行員的技術(shù)對(duì)航材的需求也有明顯的影響，人員素質(zhì)統(tǒng)一用百分比衡量，數(shù)值越大，表示維修水平越高，取飛行員和機(jī)務(wù)人員素質(zhì)的加權(quán)平均值。

3) 航材可靠性水平x3。航材的可靠性水平用平均無(wú)故障間隔時(shí)間(MTBF)表征，航材的可靠性高，MTBF就越大，說(shuō)明航材故障率越小，對(duì)航材的需求量就小。

4) 送修因素x4。與送修次數(shù)和平均送修周轉(zhuǎn)時(shí)間有關(guān)，送修次數(shù)越多、平均送修時(shí)間越長(zhǎng)，對(duì)航材的需求也就越多，送修因素值取送修次數(shù)和平均送修周轉(zhuǎn)周期的乘積。

5) 保障水平指數(shù)x5。表示航保障要達(dá)到的水平，在軍用飛機(jī)保障中，經(jīng)濟(jì)因素不是特別重要的因素，但是確定合理的航材保障水平是有必要的。目前，通用的保障水平在80%～97%之間，保障水平低，將會(huì)影響飛機(jī)的維修保障；保障水平太高，需要大量備件，經(jīng)濟(jì)可承受性不好。

6) 環(huán)境應(yīng)力因素x6[1]。環(huán)境因素對(duì)航材的使用的存儲(chǔ)有較大的影響。部隊(duì)每年執(zhí)行大項(xiàng)任務(wù)時(shí)，地點(diǎn)不固定，隨著溫度、濕度的變化對(duì)航材的消耗有相應(yīng)地的影響，航材的自然損耗量也合并計(jì)算到這一因素中。將環(huán)境分為1～7個(gè)等級(jí)，數(shù)值越大表明環(huán)境越惡劣，對(duì)航材的需求也越大。

設(shè)航材需求量為y，那么航材需求預(yù)測(cè)模型是6輸入1輸出的推理模型，即：y=f(x1,x2,…,x6)。

2基于ANFIS的航材需求預(yù)測(cè)模型

影響因素與航材的需求量之間，難以用確切的公式描述，目前也沒(méi)有確切的數(shù)學(xué)模型。因此，利用ANFIS建立模型評(píng)估各影響因素與航材需求量之間的關(guān)系。

2.1Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型

Takagi和Sugeno在1985年提出T-S模糊模型，也即Sugeno模糊模型[8,9]。該模型可以用精確輸入和輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊規(guī)則推理。在一階Sugeno系統(tǒng)中有：R: ifx1isAi1,x2isAi2,…,xnisAin，則yi=ci0+ci1x1+ci2x2+…+cinxn，其中，xi(i=1,2,…n)為輸入變量，Aik(i=1,2,…,n)為輸入模糊語(yǔ)言值，cik(i,k=0,1,2,…,n)為結(jié)論參數(shù)，yi是第i條規(guī)則的輸出。給定輸入x={x1,x2,…,xn}，則輸出y可由yi的加權(quán)平均值求得：

其中x0=1，wi是第i條if-then規(guī)則的權(quán)值。

其中i=1,2,…,n，μAikxk為模糊集Aik中k元素的隸屬度。

2.2航材需求量預(yù)測(cè)ANFIS結(jié)構(gòu)

航材需求量預(yù)測(cè)ANFIS結(jié)構(gòu)如圖1所示，在這個(gè)系統(tǒng)中，有6個(gè)輸入1個(gè)輸出的。該系統(tǒng)有5層，連線表示信號(hào)方向，連線無(wú)權(quán)值。方形節(jié)點(diǎn)表示參數(shù)可調(diào)，圓形節(jié)點(diǎn)表示參數(shù)不可調(diào)。x是輸入，y是輸出，A～F、表示隸屬度函數(shù)，∏表示連乘，N表示正規(guī)化，∑表示線性疊加。

圖1　航材需求量預(yù)測(cè)的 ANFIS結(jié)構(gòu)

第1層：變量模糊化。輸入變量，將輸入的變量模糊化，并輸出對(duì)應(yīng)模糊集的隸屬度，在本系統(tǒng)中，有6個(gè)輸入變量，該層的每個(gè)結(jié)點(diǎn)i是一個(gè)有結(jié)點(diǎn)函數(shù)的自適應(yīng)結(jié)點(diǎn)。

第2層：計(jì)算各規(guī)則激勵(lì)強(qiáng)度。將輸入信號(hào)相乘，規(guī)則節(jié)點(diǎn)將執(zhí)行模糊AND操作[11]。輸出為

O2,i=ωi=μAi(x1)μBi(x2)…μFi(x6)

其中i=1,2。

第3層：歸一化激勵(lì)強(qiáng)度，用N表示。第i個(gè)節(jié)點(diǎn)計(jì)算第i條規(guī)則的激勵(lì)強(qiáng)度與全部規(guī)則ω之比。

O3,i=βi=αi/(α1+α2+…+α6)

第4層：自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)層。每個(gè)節(jié)點(diǎn)有對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)函數(shù)自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)，它向下一級(jí)輸出為

O4,i=β(pi1x1+pi2x2+…+pi6x6+ci)

其中，p、c為常數(shù)。

第5層：計(jì)算ANFIS的最終輸出，是加權(quán)和。

2.3混合學(xué)習(xí)算法及在Matlab中的實(shí)現(xiàn)

單一優(yōu)化學(xué)習(xí)算法收斂速度慢，ANFIS采用的是混合學(xué)習(xí)算法，它將最小二乘法和梯度下降法相結(jié)合，可以降低梯度法中搜索空間的維數(shù)，進(jìn)而提高收斂速度，有利于快速確定未知參數(shù)。在ANFIS的單次樣本訓(xùn)練中，混合學(xué)習(xí)算法存在前向傳遞和反向傳遞兩個(gè)過(guò)程。

在MATLABR2013a軟件中，提供了Sugeno模型ANFIS計(jì)算方法，具體步驟如下[12-14]：產(chǎn)生訓(xùn)練數(shù)據(jù)和校驗(yàn)數(shù)據(jù)；確定輸入變量的隸屬度函數(shù)類(lèi)型和個(gè)數(shù)；由genfis1函數(shù)在使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上產(chǎn)生初始FIS結(jié)構(gòu)；確定ANFIS訓(xùn)練的相關(guān)參數(shù)；利用anfis函數(shù)訓(xùn)練ANFIS；檢驗(yàn)得到的FIS結(jié)構(gòu)，若滿足精度要求，則此FIS結(jié)構(gòu)就是要得到的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

2.4航材需求量預(yù)測(cè)建模

航材需求量預(yù)測(cè)建模流程圖如圖2所示。建模時(shí)，充分考慮選取的6個(gè)影響因素，選擇輸入的樣本、數(shù)據(jù)要確保統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確無(wú)誤，這樣得出的預(yù)測(cè)模型才更準(zhǔn)確。參數(shù)初始化后，利用ANFIS建立預(yù)測(cè)模型。

圖2　航材需求量預(yù)測(cè)模型建模流程

3實(shí)例分析

3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

選取某基地保障的某型飛機(jī)所需一種航材的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，近20個(gè)月的數(shù)據(jù)如表1所示。在表1中，人員素質(zhì)做了歸一化處理，送修因素的量綱為小時(shí)。

表1　訓(xùn)練數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)結(jié)果表

3.2模型求解

采用MatlabR2013a軟件計(jì)算，參數(shù)設(shè)置如下：學(xué)習(xí)速率為0.15，動(dòng)量常數(shù)設(shè)為0.95。ANFIS訓(xùn)練的初始步長(zhǎng)設(shè)為0.01，步長(zhǎng)增量比、減量比分別為1.0和0.9。先用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，然后用得到的航材預(yù)測(cè)模型檢驗(yàn)，得到的預(yù)測(cè)值如表1所示。實(shí)際值與預(yù)測(cè)值對(duì)比圖如圖3所示。

圖3　訓(xùn)練數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值對(duì)比

3.3分析與討論

為了驗(yàn)證ANFIS模型的精度，選取5組數(shù)據(jù)，與采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和線性回歸方法得到的數(shù)據(jù)對(duì)比，結(jié)果如表2所示，誤差如圖4所示，單位是百分比。從表2中可以得出，ANFIS的預(yù)測(cè)效果要好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多元線性回歸方法，這也證明了用ANFIS預(yù)測(cè)航材消耗量的有效性。

表2　預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比

圖4　3種算法誤差對(duì)比

4結(jié)論

本研究針對(duì)航材需求量預(yù)測(cè)，采用ANFIS方法建立航材消耗量預(yù)測(cè)模型，應(yīng)用MATLAB軟件求解。通過(guò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和多元線性回歸方法的對(duì)比，證明ANFIS在航材消耗量預(yù)測(cè)中有較好的效果。該方法考慮多種影響因素，為航材的消耗量預(yù)測(cè)提供了一種新思路。下一步要細(xì)化數(shù)據(jù)采集，并對(duì)得到的模型不斷修正，以有利于消耗量預(yù)測(cè)。

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(責(zé)任編輯周江川)