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基于系统动力学的飞机备件需求预测

产业创新研究 2022年第13期 60-62页

作者：王莉莉项华春王政空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710051 空军工程大学航空机务士官学校河南信阳464000

为了解决传统备件需求预测方法未从寿命周期整体进行规划保障的问题,本文从飞机寿命周期角度出发,提出了一种基于系统动力学的飞机备件需求预测方法。利用系统动力学软件Vensim-PLE绘制基于机群规模的备件需求量因果回路图;通过明确图... 详细信息

为了解决传统备件需求预测方法未从寿命周期整体进行规划保障的问题,本文从飞机寿命周期角度出发,提出了一种基于系统动力学的飞机备件需求预测方法。利用系统动力学软件Vensim-PLE绘制基于机群规模的备件需求量因果回路图;通过明确图中各变量之间的关系,绘制飞机备件需求系统存量流量图;编写图中变量的DYNAMO方程,形成系统动力学模型;最后,通过算例进行仿真分析,验证该方法的有效性。

关键词：寿命周期系统动力学机群规模备件需求预测

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一种基于证据理论的战时备件需求预测方法

系统仿真学报 2020年第2期32卷 314-322页

作者：张云景王鑫鑫王洋汤光明解放军信息工程大学

为解决战时备件需求预测缺乏数据的问题,提出一种基于证据理论的战时备件需求预测方法。构建马尔可夫链模型,从备件需求历史数据中挖掘平时备件需求规律;进而设计一种基于战斗强度变化的战时备件需求马尔可夫链转移概率调整策略,用于模... 详细信息

为解决战时备件需求预测缺乏数据的问题,提出一种基于证据理论的战时备件需求预测方法。构建马尔可夫链模型,从备件需求历史数据中挖掘平时备件需求规律;进而设计一种基于战斗强度变化的战时备件需求马尔可夫链转移概率调整策略,用于模拟战时备件需求规律;最后结合专家经验,综合利用模糊理论和证据理论实现对战时备件需求的预测。仿真算例表明,该方法能够有效实现战时备件需求的预测。

关键词：战时备件需求预测证据理论战斗强度模糊理论

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基于案例的备件需求预测技术及软件

计算机工程 2001年第8期27卷 138-139页

作者：赵建民军械工程学院管理工程系石家庄050003

运用基于案例的推理（ＣＢＲ）原理，提出一种备件需求的预测技术，研究了相似识别、相似度、相似基准系统等问题，并设计、开发基于案例推理的备件需求预测软件系统。

关键词：案例备件需求预测备件需求预测软件武器系统

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飞机战伤抢修备件需求预测方法研究

电光与控制 2010年第12期17卷 60-63页

作者：蔡开龙姚武文孙云帆刘承相空军第一航空学院河南信阳464000 空军航空大学长春130000

针对飞机战伤抢修备件需求预测模型存在的强非线性,利用RBF网络的参数自调节性和能以任意精度逼近任意非线性系统的特性,提出了飞机战伤抢修备件需求的RBF网络预测方法。仿真实验结果表明,基于RBF网络的飞机战伤抢修备件需求预测模型具... 详细信息

针对飞机战伤抢修备件需求预测模型存在的强非线性,利用RBF网络的参数自调节性和能以任意精度逼近任意非线性系统的特性,提出了飞机战伤抢修备件需求的RBF网络预测方法。仿真实验结果表明,基于RBF网络的飞机战伤抢修备件需求预测模型具有较强的自适应性和较高的计算精度,将其用于预测飞机战伤抢修备件需求是完全可行和行之有效的。

关键词：飞机战伤抢修备件需求预测 RBF网络

一种基于灰色关联度与BP神经网络的备件需求预测模型

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物流技术 2014年第2期33卷 90-92,104页

作者：严其飞李俊山张仲敏周伟第二炮兵工程大学西安通信学院 96275部队75分队

针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,... 详细信息

针对备件需求影响因素众多且不同备件的影响因素不尽相同的情况,提出了一种基于灰色关联分析的BP神经网络需求预测模型。首先使用灰色关联度筛选出影响备件需求的主要因素;然后以主要因素的数据作为神经网络的输入对神经网络进行训练,使用训练好的神经网络对备件需求进行预测;最后通过实例验证了基于灰色关联度BP神经网络的预测模型相对于传统BP神经网络预测模型能够较大地提高预测的精度。

关键词：备件需求预测灰色关联度 BP神经网络关联度阈值

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基于影响因素分析和数据重构的备件需求预测

计算机应用研究 2017年第5期34卷 1419-1422页

作者：魏曦初李文立邱立鹏大连理工大学管理与经济学部辽宁大连116023 大连大学机械工程学院辽宁大连116622

针对备件需求具有间断性需求特点,在实践中预测值与真实值往往具有很大偏差的问题,指出历史数据混淆和需求产生原因不明确是造成偏差的两项根本原因。提出了基于影响因素分析和数据重构的备件需求预测方法。在历史数据重构处理中,通过... 详细信息

针对备件需求具有间断性需求特点,在实践中预测值与真实值往往具有很大偏差的问题,指出历史数据混淆和需求产生原因不明确是造成偏差的两项根本原因。提出了基于影响因素分析和数据重构的备件需求预测方法。在历史数据重构处理中,通过数量退化和时间序列变换,将间断性的需求序列转换为需求间隔的连续性时间序列。在影响因素识别方面,结合实践调研,从备件自身、设备使用、操作人员及突发事故四个方面提出备件需求的七个影响因素,并通过灰色关联分析进行因素筛选。最后,利用SVR预测模型完成备件需求预测,并通过实例企业的数据验证证明了整套方法的可行性与有效性。

关键词：备件需求预测数据重构因素分析灰色关联分析支持向量回归

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航空备件需求预测及两级供应保障策略研究

航空备件需求预测及两级供应保障策略研究

作者：董彦军沈阳航空航天大学

学位级别：硕士

随着新技术的日新月异和军事现代化的不断推进，我军航空装备的现代化水平也得到了显著提高，综合供应保障系统的重要性越来越突出。在综合供应保障系统中，航空备件的需求预测和配置优化是最重要的两个组成部分。因此如何准确的预测航... 详细信息

随着新技术的日新月异和军事现代化的不断推进，我军航空装备的现代化水平也得到了显著提高，综合供应保障系统的重要性越来越突出。在综合供应保障系统中，航空备件的需求预测和配置优化是最重要的两个组成部分。因此如何准确的预测航空备件的需求量以及对备件库存配置实施科学的优化决策，寻求保障资源与备件供应效能之间的最佳平衡，是综合供应保障研究中的核心问题。首先，对航空备件综合供应保障系统的相关理论进行了介绍，分析了三级供应保障和两级供应保障的优缺点，对航空备件的分类方式进行了说明，掌握了当前比较成熟的航空备件需求预测的方法，对目前的优化算法进行了说明并重点分析了遗传算法的特点与步骤。其次，在分析航空备件需求产生规律的基础上，分别提出了基于历史需求规律的改进马尔科夫预测算法和基于专家经验的模糊综合评判预测算法。包括对需求状态和状态转移概率矩阵等相关的定义与计算过程、构建航空备件产生需求的影响因素体系以及对影响因素权重的求解等，在以上模型的基础上，对两者的结果进行组合优化和最终的结果处理。第三，在两级供应保障的基础上通过仿真优化的方式对航空备件的最佳配置进行研究。分别分析不可修复件和可修复件的供应效能建立各自的仿真模型，并建立基于不同优化目标的备件配置约束优化模型，在此基础上对遗传算法的核心关键点进行设计。最后，对上面的研究进行仿真实现，实验证明，提出的基于历史需求规律的改进马尔科夫预测算法和基于专家经验的模糊综合评判预测算法可以很好的用于对航空备件的需求预测，建立的对航空备件配置的仿真优化方式能够很好的反映备件的配置需求。

关键词：航空备件供应保障备件需求预测备件配置仿真优化

人工神经网络在客车备件需求预测中的应用研究

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人工神经网络在客车备件需求预测中的应用研究

作者：荆园园郑州大学

学位级别：硕士

随着市场经济的发展和国内外交通需求的不断扩张,客车制造企业正面临着前所未有的机遇和挑战。为了提高企业的竞争实力,不断赢得客户,各家客车制造企业越来越重视售后服务的质量,而备件需求计划工作是售后服务的基础和重要组成部分,直... 详细信息

随着市场经济的发展和国内外交通需求的不断扩张,客车制造企业正面临着前所未有的机遇和挑战。为了提高企业的竞争实力,不断赢得客户,各家客车制造企业越来越重视售后服务的质量,而备件需求计划工作是售后服务的基础和重要组成部分,直接影响客户对企业的满意程度。因此,如何改进和优化现有的备件需求预测模型对任何一家客车企业都具有现实意义和实际应用价值。本文在深入分析备件需求预测面临的问题和对比各种传统预测方法的基础上,探讨利用人工神经网络对备件需求进行预测的可行性和实施方案。利用BP网络模型具有强大的非线性适应性处理能力这一特点,找出备件需求的内在规律,完成对未来需求的预测。文中对影响客车备件需求的主要因素作出分析,根据BP网络模型原理,经过多次试验调整,优化了网络结构和参数,其中包括网络层数、网络隐层节点数、传递函数以及训练算法等。在MATLAB仿真软件平台的基础上,通过反复实验,最终完成预测过程。在实验过程中对BP算法和改进后的BP算法在预测备件需求中的性能进行比较,选择符合条件的训练算法,并以两种客车配件为例收集并整理样本数据,对所建的BP模型进行训练、仿真和预测。通过对预测结果进行评价分析,发现预测效果达到预期目标,证明该模型在预测客车备件需求这一领域具有良好的预测性能和适应性。因此,本文研究结果为解决客车备件的需求预测问题提供了一种新手段和新方法。

关键词：神经网络备件需求预测 BP网络

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煤炭企业设备备件需求预测研究

物流科技 2021年第9期44卷 28-31页

作者：段永峰顼文晴内蒙古科技大学经济与管理学院内蒙古包头014010

为解决煤炭企业机械设备备件库存积压、备件管理效率低问题,对国内外备件需求预测方法进行了研究。根据以往备件需求预测方法的优缺点,提出一种将BP神经网络模型与GM1,1模型相结合的备件需求预测方法。结果表明,与以往仅用BP神经网络模... 详细信息

为解决煤炭企业机械设备备件库存积压、备件管理效率低问题,对国内外备件需求预测方法进行了研究。根据以往备件需求预测方法的优缺点,提出一种将BP神经网络模型与GM1,1模型相结合的备件需求预测方法。结果表明,与以往仅用BP神经网络模型预测相比,文章的BP神经网络模型与GM1,1模型相结合的备件需求预测方法更好,平均相对误差降低了16.59%,精度更高。

关键词：备件需求预测 BP神经网络 GM(1,1)模型