导弹电子设备故障的组合预测方法研究

针对传统GM(1,1)的对纯指数型序列预测的局限性,引出了改进的离散灰色DGM(1,1)模型。应用DGM(1,1)模型与时间序列AR模型的组合模型对导弹电子设备进行故障预测,并通过实例对预测精度进行了检验。     

基于灰色神经网络的疲劳裂纹预测方法研究

为对构件疲劳损伤进行预测,提出了基于灰色神经网络模型的疲劳裂纹扩展预测方法。将灰色GM（I,1）模型向BP网络映射,建立了一维灰色神经网络GNNM（1,1）模型。基于灰色GM（1,1）模型的发展系数和灰作用量给出了GNNM（1,1）模型初始权值。应用建立的GNNM（1,1）模型预测了某不锈钢构件腐蚀疲劳裂纹的扩展,并与GM（I,1）模型的预测结果进行了对比,表明GNNM（1,1）模型具有更高的预测精度和模型精度。     

材料腐蚀预测数学模型的研究

分别用灰色 GM( 1,1 )模型、动态数据双向差分模型对腐蚀试验数据进行了拟合和预测。结果表明 :灰色 GM( 1,1 )模型对腐蚀数据有较好的拟合和预测精度,且对数据有较好的适应性;动态数据双向差分模型对波动不大的腐蚀数据有较好的拟合和预测精度,对波动较大的腐蚀数据其拟合和预测的误差较大。并将两种模型和大气腐蚀研究中常用的幂函数模型进行了比较。     

基于灰色预测理论的民用航空器使用困难预测研究

简述了灰色预测理论的特点、灰色GM(1,1)预测模型的建模过程及后验差检验的方法,以1996年1月～1997年4月期间全国民航B737型飞机的使用困难千时率为原始统计数据,建立灰色GM(1,1)预测模型,经检验模型的精度达到了1级精度。结果表明,模型的预测结果比较可靠,这对于改进民用航空器产品的设计,提高民用航空器的安全运营可靠性有一定作用。     

基于K线理论的股票灰色预测方法研究

文章将GM(1,1)模型用于股票预测,提出了基于K线理论的股票灰色预测方法,并通过预测实例说明了其有效性.     

改进灰色预测模型在对地攻击弹药需求预测中的应用

针对战时航空兵编队对地攻击的弹药需求问题,研究了灰色预测模型在弹药需求预测中的应用问题。首先,分析了影响弹药需求预测的主要因素;其次,分析了基本GM(1,1)模型存在的问题,提出了一种新的改进参数和时间响应序列的GM(1,1)模型;最后,分别用基本GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型对一组弹药需求数列进行比较分析。结果表明,相对于基本GM(1,1)模型而言,改进的GM(1,1)模型的相对误差较小。     

非等间距GM(1,1)模型研究

非等间距GM(1,1)模型是灰色理论中的重要组成部分。文章分别从数据变换生成方法、建模方法、背景值优化、初始条件优化、模型参数估计方法的优化、其他要素的优化和模型的拓展7个方面对近年来非等间距GM(1,1)模型的研究进展进行比较全面的梳理,明确了有待进一步研究突破的问题,并对非等间距GM(1,1)模型未来的研究方向和重点提出建议。     

航空活塞发动机大修成本的GM(1,1)优化预测模型

以某台Lycoming型航空活塞发动机2009年-2013年的大修费用为时间序列样本,对其进行准光滑检验和准指数规律检验,表明可以建立GM(1,1)模型。建立常规GM(1,1)模型,求得关联度、方差比、小误差概率等指标均为一级精度,但第7次预测的相对误差较大(5.22%)。为了得到较高预测精度,采用新陈代谢GM(1,1)优化模型,结果表明第7次预测的相对误差减小到0.18%,其余指标均保持一级精度。新陈代谢GM(1,1)模型适用于航空活塞发动机的大修成本预测。     

基于灰色马尔可夫模型的公务航空市场需求预测

当前中国公务航空在快速发展的同时也受到多方面因素的制约,针对此特点,结合灰色预测与马尔可夫链理论的优点,尝试对中国公务机的需求量进行预测。首先对原始时间序列进行改进处理,建立了GM(1,1)模型,然后用马尔可夫模型对预测值予以修正。实验结果表明,改进后的灰色马尔可夫模型预测精度有了进一步提高,能较好地应用于中国公务机市场需求量的预测,且改进方法便于操作,有较高的实用性。     

基于灰色理论的飞机结构疲劳寿命预测

对飞机结构疲劳寿命进行预测研究,具有重要的军事意义与凸显的经济价值,本文以某型军用飞机关键结构部件——水平尾翼为具体研究对象,采用通过飞机结构疲劳寿命试验专用平台得到的水平尾翼疲劳寿命的真实试验数据,运用灰色相关理论建立非等间距GM（1,1）模型,应用此模型预测飞机结构部件的疲劳寿命,并通过试验对所建模型的准确性与有效性进行验证。试验表明,非等间距的GM（1,1）模型能准确地预测飞机结构部件的疲劳寿命,降低TOM（1,1）模型的预测误差,拓宽‘TGM（1,1）模型在飞机结构疲劳寿命预测领域的应用范围,具有很好的工程实用价值。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。     

基于BP神经网络模型的西安市生活垃圾产生量预测

建立3层BP神经网络模型,选用市区人口数、国内生产总值和道路清扫面积三个因素预测西安市生活垃圾产量,将原始数据转化成年增长率,并结合trainbr函数来训练网络,泛化能力强,误差小,取得了较好的预测结果。     

基于GARCH族优选模型的舰船器材消耗预测

器材消耗量预测是做好技术保障工作的前提和基础,受设备生命周期、任务类型、海洋环境及使用设备人员的技能水平等因素的影响,舰船器材消耗量序列会随着时间的推移而产生波动现象,丛集效应和高峰厚尾特征明显。根据 AIC(A-Information Criterion)准则,对 GARCH(Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity)族模型进行比较优选,寻求一种更为合适的预测模型,实现对消耗量的准确预测。     

河南电力消费与工业经济增长的实证研究

在论述电力消费和经济增长关系一般性规律的基础上，采用实证分析的方法，对河南省电力消费和经济增长的关系进行了分析，并对影响这一关系的因素进行了研究。指出电力消费弹性的变化具有一定的规律，但是具体一个地区、某一个年份却具有一定的随机性。     

基于改进的BP网络的水机温度模型建立

传统的水电仿真系统中的温度模型的构建方法存在模型可移植性比较差、推导过程必须有水电专家的参与、推导过程复杂度大、模型精确度不高等不足,这些都对水电仿真的进一步发展和准确性产生了一定影响。因此需要一种更新的方法来适应水电仿真的发展。为此提出了一种改进的BP网络神经元网络学习算法,通过改进训练算法以提高神经网络的训练效率以及准确度。将这种算法应用于吉林丰满水电厂水电仿真系统的水机温度模型的建立实验中,并与原有的神经网络方法进行比较,比较结果表明,该方法能提高分类准确率和训练速度。     

计算机动态预测模型的建立

介绍了一种在航空公司计算机管理信息系统（ＭＩＳ）和决策支持系统（ＤＳＳ）中的动态预测模型。该模型基于动态规划和统计预测理论。给出了建立此模型的一般方法。     

财政投资的季节性动态分析及预测

针对财政投资的季节性特点,以系统动力学的观点为依据,运用X-11ARIMA季节调整的模型预测技术,建立了季节性财政投资分析和预测模型。     

军机两级维修费用效益预测

维修费用估算是军用飞机寿命周期费用估算的重要组成部分。将三级维修体制简化为两级维修,可节省维修财力并提高战备完好性。引入灰色系统GM（1,1）模型理论,建立了转换维修体制后的财力节省预测模型,以美空军实际节省的财力数据为例进行预测,经多种精度检验表明,模型的可信性较高。     

基于灰色模型的军机两级维修人力效益预测

维修人力费用估算是军用飞机寿命周期费用估算的重要组成部分。将三级维修体制简化为两级维修，可节省维修人力，并提高战备完好性。引入灰色系统Verhulst模型理论，建立了转换维修体制后的人力节省预测模型，以美空军实际节省的人力数据为例进行预测，结果表明，模型的可信性较高。     

基于AMDAR的航路气象模型研究

提出了一种基于AMDAR的航路气象模型。该模型通过设置虚拟观测点和应用基于卡尔曼滤波的数值气象预报释用技术,融合AMDAR数据和世界区域预报系统（WAFS）发布的格点预报数据,有效提高了航路上气象要素预报的时空分辨率、精度和航路飞行效率。仿真试验表明,航路气象模型的预测性能显著优于目前使用的WAFS预报。