基于GM(1,1)-BP组合模型的车辆周转器材需求量预测

根据车辆周转器材需求量的历史数据特点,建立了GM(1,1)-BP组合模型。运用GM(1,1)模型,结合车辆周转器材需求量的历史数据对其进行预测,再针对预测中的残差运用BP神经网络进行适当修正。通过实例验证,此组合模型优化了车辆周转器材需求量的预测方法,弥补了单一预测模型的不足,提高了车辆周转器材需求量预测的准确性。

部队车辆周转器材库存管理研究

指出部队车辆器材管理应在避免缺货断货现象发生的基础上,尽可能维持较小的库存规模,减少挤压浪费,提高器材周转率。同时,分析了我军车辆周转器材库存管理中存在的问题,并以完善规章制度、提高预测精度、处理对策和建立联合库存等几个方面,阐述了优化部队车辆周转器材库存管理的策略。

车辆周转器材品种的多权重综合评价

为科学储备部队车辆周转器材、优化品种设置,必须对周转器材品种进行科学评价。通过建立车辆周转器材品种评价指标体系,将模糊层次分析法和信息熵进行有机结合,利用熵权值来调整主观权重系数,并引入专家权重系数,确定组合权重系数,从而优化车辆周转器材品种的综合评价结果。

基于改进型ABC分类法的车辆周转器材库存结构调整

在传统的ABC分类法的基础上,提出改进型ABC分类法模型。首先分析车辆周转器材库存结构调整的相关概念,然后给出改进型ABC分类法模型和权重计算方法,应用最小二乘法进行库存消耗预测,最后通过部队应用实例进行验证。结果表明,改进型ABC分类法符合部队车辆周转器材库存结构调整实际,为车辆周转器材库存结构调整提供了一套行之有效的解决方案。

无偏GM(1,1)-马尔科夫组合模型对车辆周转器材需求量的预测

部队车辆周转器材种类繁多,需求量大,且消耗规律难以把握,传统灰色GM(1,1)模型难以对其实现精确预测,对传统灰色模型进行无偏优化,并对残差进行马尔科夫修正,结合实例,验证了该组合模型对车辆周转器材需求量预测达到了较精确的效果。

部队车辆周转器材保障标准及其制订

针对目前车辆周转器材储供标准不科学、周转率较低的问题,总结归纳了车辆周转器材保障标准存在问题的原因,分析了标准制订的发展趋势和配套措施,为部队组织车辆器材筹措、储存、供应等管理工作提供了重要依据和参考。

部队车辆周转器材保障研究

针对部队车辆周转器材保障现状,总结归纳了存在问题及产生原因,分析了车辆周转器材保障的发展趋势并提出了改革的方法途径,为部队车辆周转器材保障的改革提供参考和指导。

汽车运输分队器材数量控制研究

针对部队运输分队车辆定期需求器材、间断性需求器材和连续性需求器材,采用定量分析的方法分别确定保险储备量,并结合各类器材的需求预测值确定最终理想库存数量,最后结合现有器材数量情况制定相应的调整对策。