張敦成
摘要:為了提高預(yù)測精度,筆者對組合預(yù)測模型進(jìn)行研究,在閱讀相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,總結(jié)現(xiàn)有組合預(yù)測模型的方法,對航材需求預(yù)測提供參考。
單一方法對航材消耗規(guī)律預(yù)測存在各種各樣的缺點(diǎn),有專家提出結(jié)合各類模型的有點(diǎn),建立組合預(yù)測模型,將統(tǒng)計方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合,提出基于ARIMA-BP-CNN的備件需求預(yù)測模型,對各項(xiàng)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán),并用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,提出了一種基于組合算法的備件需求預(yù)測模型。張老師等基于航材消耗數(shù)據(jù)不平穩(wěn),波動性強(qiáng)的特點(diǎn),引入正態(tài)分布的白噪聲,采用EEMD對不穩(wěn)定的數(shù)據(jù)進(jìn)行分解,將其劃分為穩(wěn)定的周期性強(qiáng)的若干區(qū)間,然后結(jié)合SVM對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,提出了一種小樣本航材的消耗預(yù)測方法。周老師針對GM(1,1)模型對隨機(jī)變化數(shù)據(jù)預(yù)測精度不夠的情況,將GM(1,1)模型的預(yù)測序列和實(shí)際序列進(jìn)行比較,得到相對序列差,以此來劃分各個狀態(tài),計算原始序列在各狀態(tài)的概率得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,結(jié)合馬爾可夫模型對器材消耗進(jìn)行預(yù)測。冉專家考慮航材消耗數(shù)據(jù)的不等間隔性,利用NEGM(1,1)模型把不等間隔序列變?yōu)榈乳g隔序列,然后剔除序列中的隨機(jī)波動項(xiàng),得到零均值平穩(wěn)序列,采用AIC準(zhǔn)則確定p,q的取值,應(yīng)用ARMA(p,q)模型對備件消耗進(jìn)行預(yù)測,提供了一種科學(xué)的備件消耗預(yù)測方法。分別用NEGM(1,1)模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對備件需求進(jìn)行預(yù)測,提出一種廣義加權(quán)比例平均組合模型,將兩種方法加權(quán)融合,通過實(shí)例分析,驗(yàn)證了模型的有效性。徐老師利用粗糙集理論對導(dǎo)彈備件消耗影響因素進(jìn)行約簡,通過設(shè)置閾值對各屬性進(jìn)行離散,將約簡后的屬性輸入到訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模擬,結(jié)果表明,該方法提高了算法的計算速度,有效的預(yù)測了導(dǎo)彈備件的消耗量。趙專家針對不同因素在不同時刻對于備件消耗的影響權(quán)重是不同的特點(diǎn),提出一種基于Theil不等系數(shù)的IOWHA算子組合模型,用MC分析預(yù)測精度,利用GA求解最優(yōu)權(quán)系數(shù)。經(jīng)證明,該方法大大提高了備件需求預(yù)測精度,且具有較好的穩(wěn)定性。
組合預(yù)測模型是航材預(yù)測領(lǐng)域的主流方法,結(jié)合了多種算法的優(yōu)勢,彌補(bǔ)單一算法的短板。論文將使用組合預(yù)測模型對戰(zhàn)儲航材儲備數(shù)量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)合統(tǒng)計學(xué)知識和機(jī)器學(xué)習(xí)方法,建立預(yù)測模型,對戰(zhàn)儲航材需求進(jìn)行分析,為制定戰(zhàn)儲航材儲備標(biāo)準(zhǔn)提供參考。
李教授對影響備件消耗的多種因素進(jìn)行分析,將一個時間段等分為若干個小時間段,模擬每個小時間段中的故障發(fā)生情況,對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)量統(tǒng)計,預(yù)測未來備件消耗量。但是仿真只考慮平穩(wěn)狀態(tài)下的備件故障率,忽略了戰(zhàn)時不確定因素的影響。畢老師針對低消耗可修航材高原駐訓(xùn)條件下保障數(shù)據(jù)少,需求難以確定的特點(diǎn),提出航材滿足率指標(biāo),通過MATLAB模擬庫存量的變化來確定是否發(fā)生缺材。在綜合考慮修理周期、經(jīng)濟(jì)性和軍事性的基礎(chǔ)上,為高原條件下的低消耗航材可修件消耗預(yù)測提供了一種新的思路。但教授]分析備件維修運(yùn)行體制,運(yùn)用SIMLOX對裝備維修保障體系進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,該方法有效的預(yù)測了備件消耗,為備件保障提供了驗(yàn)證方法。謝剛等[11]針對新機(jī)備件消耗數(shù)據(jù)少的特點(diǎn),在分析備件消耗影響因素的基礎(chǔ)上,利用Monte Carlo建立仿真模型,從任務(wù)角度、維修角度出發(fā),模擬備件使用和維修過程,對備件消耗進(jìn)行仿真,與其他數(shù)學(xué)方法對比發(fā)現(xiàn),仿真方法具有較高的精度,對于提高作戰(zhàn)保障水平具有重要意義。
文獻(xiàn)中主要采用MATLAB進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,模擬實(shí)際器材使用情況,對低消耗航材的預(yù)測具有指導(dǎo)意義。仿真實(shí)際保障中不易得到的保障數(shù)據(jù),可以為保障需求進(jìn)行指導(dǎo)。仿真優(yōu)化研究對于備件需求預(yù)測具有驗(yàn)證作用,通過模擬作戰(zhàn)航材消耗,設(shè)置保障能力和任務(wù)參數(shù),與預(yù)測模型所得結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證,對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,更加準(zhǔn)確的設(shè)置戰(zhàn)儲航材儲備數(shù)量。
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