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Bayesian inference for ammunition demand based on Gompertz distribution

Journal of systems Engineering and Electronics 2020年第3期31卷 567-577页

作者： ZHAO Rudong SHI Xianming WANG Qian SU Xiaobo SONG Xing Department of Equipment Command and Management Shijiazhuang CampusArmy Engineering UniversityShijiazhuang 050003China Unit 73127 of the PLA Fuzhou 350503China The Ninth Comprehensive Training Base of Army Zhangjiakou 075000China Army Infantry College of the PLA Shijiazhuang 050003China Unit 68303 of the PLA Golmud 816000China

Aiming at the problem that the consumption data of new ammunition is less and the demand is difficult to predict,combined with the law of ammunition consumption under different damage grades,a Bayesian inference method for ammunition demand based on Gompertz distribution is *** Bayesian inference model based on Gompertz distribution is constructed,and the system contribution degree is introduced to determine the weight of the multi-source *** the case where the prior distribution is known and the distribution of the field data is unknown,the consistency test is performed on the prior information,and the consistency test problem is transformed into the goodness of the fit test *** the Bayesian inference is solved by the Markov chain-Monte Carlo(MCMC)method,and the ammunition demand under different damage grades is *** example verifies the accuracy of this method and solves the problem of ammunition demand prediction in the case of insufficient samples.

关键词： ammunition demand prediction Bayesian inference Gompertz distribution system contribution Markov chain-Monte Carlo(MCMC)method

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