简介：针对高新装备器材故障数据少、需求规律不明确的问题,提出了一种定时截尾小样本条件下指数型装备器材的需求预测方法。基于贝叶斯法进行了装备器材寿命分布参数估计,讨论了先验分布和损失函数的选择问题。引入了K-S检验法对寿命分布模型进行拟合优度检验,并设计了寿命分布参数估计的卡方检验方法。综合考虑故障更换和定时更换,提出了部队装备器材年度需求预测方法,并采用蒙特卡洛法进行了仿真验证。结果表明：基于贝叶斯法的参数估计结果能够顺利通过检验,需求预测结果与仿真结果一致。
简介：车辆装备冷却系金属腐蚀原因错综复杂,是一个多因子综合作用的灰色系统。针对传统UGM(1,1)模型所存在的缺陷,将背景值构造优化、新陈代谢思想应用2个方面相结合,提出了一种改进的不等时距灰色GM(1,1)模型(简称MUGM(1,1,λ)模型),并用于冷却系金属腐蚀预测。结果表明:所建立的MUGM(1,1,λ)模型的预测精度高,优于传统UGM(1,1)模型,并可用于中长期预测,具有良好的实用价值。
基于贝叶斯法的定时截尾小样本指数型装备器材需求预测
基于改进的不等时距灰色模型的车辆装备冷却系金属腐蚀预测
