突发事件急救过程对设备器材需求保障系统建立

就突发事件急救过程设备器材保障系统的建立进行了探讨,提出了预案要求、应对措施。并对“9.14”中毒抢救过程中成功经验进行了总结,对从事设备器材保障供应部门、人员有指导意义。

基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测

准确地预测维修器材需求量是制定装备保障计划的重要依据。针对装备维修器材需求量预测相对不够准确的问题,通过对两种预测方法进行比较,引入了适用于准确预测的指数平滑方法,建立了基于指数平滑法的装备维修器材需求量预测模型,介绍了确定初始值的方法,并以某种维修器材需求量预测为例进行了分析,为准确预测装备维修器材需求量提供了一种较为科学合理的方法。

基于随机森林回归的军械器材需求预测

针对目前军械器材的需求预测准确率不高的问题,利用随机森林回归方法,以及军械器材需求的预测模型,得到了各变量的重要性,并利用该模型对武军械器材需求进行了预测,预测效果较好,对军械器材的有效管理具有重要的意义。

基于组合预测的装甲装备器材需求确定

为提高装甲装备器材需求预测的科学性,设计基于组合预测的器材需求确定方法。首先明确组合预测模型的构建流程与具体步骤,引入预测有效度理论,以评估模型的预测有效度。其次优化了关联面积法,实现组合预测模型中构成单元权重的动态配置,为模型滚动式更新及最终确定奠定基础。算例分析过程表明,基于组合模型的预测不仅能够提高局部器材需求预测的准确性,而且能够提升整体预测过程的稳定性。

基于贝叶斯法和蒙特卡洛仿真的威布尔型装备器材需求预测

为了解决装备器材历史需求数据少、需求规律不明确的问题,提出一种基于贝叶斯法和蒙特卡洛仿真的威布尔型装备器材需求预测方法。针对威布尔分布尺度参数未知以及形状和尺度参数均未知两种情况,分别基于贝叶斯方法通过解析求解和数值模拟的方式进行了参数估计,并引入柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验法对寿命分布模型进行拟合优度检验;综合考虑修复性维修、预防性维修和装备器材的已使用时间,提出了基于蒙特卡洛仿真的部队装备器材年度需求预测方法。算例分析表明:小样本下通过贝叶斯估计得到的寿命分布模型拟合度高,基于仿真的需求预测方法简单、有效。

基于无偏估计的装甲装备器材需求灰色预测

针对装甲装备器材需求数据采集过程中存在的数据采集偏差,建立了存在数据采集误差的装备器材需求灰色预测模型;分析了装备器材需求灰色预测模型中,最小二乘估计为无偏估计的条件是数据采集误差的期望为0,否则,最小二乘估计为有偏估计;最后针对数据采集偏差期望不为0的条件,给出一种基于辅助变量的无偏参数估计方法.通过实际案例仿真分析验证了方法的合理性和可行性.

装甲装备维修器材需求数据模拟

为解决小样本条件下运用大数据驱动模型预测装备维修器材需求效果不理想的问题,提出一种新的数据模拟扩充算法。通过将不同时间段的器材累积消耗值作为相似度量改进了AP聚类算法,并对数据进行迭代聚类。结合改进后聚类算法的特点,将聚类为同一类别数据的各报告期器材相对消耗值考虑为正态分布数据,进而确定待预测数据各分量的正态分布数字特征。运用数学软件生成大量随机模拟样本构建训练集并进行预测。数值算例结果表明,通过本文方法生成的模拟样本可有效提升大数据驱动预测模型用于小样本器材需求预测的效果。随着模拟样本数据数量的增多,不同预测模型的预测结果稳定于同一预测值附近,有效提高大数据驱动模型预测结果的可信性。

基于梯度下降灰色Markov模型的装备器材需求预测

为改进灰色Markov装备维修器材需求预测模型在小样本条件下的预测效果与合理性,提出了基于梯度下降算法的灰色Markov模型。通过建立关于各时间节点拟合残差的二乘损失函数,运用梯度下降算法迭代得到灰色Markov模型最优转移概率强度和Kolmogorov方程解的最优待定系数并实施预测。数值模拟与实例分析的结果表明,梯度下降灰色Markov模型可快速有效地搜索转移概率强度以及待定系数的相对优化值,进而改善模型的预测效果和稳定性。

基于灰色评判的低需求型车辆器材需求函数确定模型

为解决器材管理人员在确定低需求器材需求分布函数时没有进行假设检验而采用过于主观的方法从而导致需求预测不准的的问题,本文运用模糊灰色评判的方法构建了低需求车辆器材需求函数确定模型,并通过实例验证了其正确性和可行性,事实证明该方法可充分利用灰色理论在处理小样本数据和模糊数学的优点来较客观的确定器材的需求函数,从而有效提高预测效率。

装备维修器材需求预测模型的构建与应用

装备维修器材采购量受装备零部件磨损情况影响，从部队战备情况、训练任务、驻地特点和装备使用情况看，影响装备维修器材消耗的因素主要由器材因素、使用因素、技术因素构成。科学评估和定量预测装备维修器材需求，可以通过构建装备维修器材需求模型，对装备相关使用情况及各影响因素进行统计，运用模型量化并推算出装备主要零部件的磨损程度，进而计算出装备维修器材的需求量。

面向维修的装甲装备预防性器材需求预测

将装甲装备器材需求分为预防性器材需求与修复性器材需求,以基层级保障机构年度预防性器材需求为研究对象,考虑保障机构历史年度预防性器材消耗、装备小修计划、维修范围与维修时机等,构建了面向维修的年度预防性器材需求预测模型,设计了基于遗传算法的OHF Elman(Output-Hidden Feedback Elman)神经网络求解算法,并通过算例和对比分析,验证了模型的合理性与适用性。