导弹电子设备故障间隔时间预测方法研究

为提高装备维修保障能力,针对导弹电子设备的特点,应用灰色GM（1,1）预测与马尔可夫预测的组合预测模型对导弹电子设备故障间隔时间进行预测,并应用此模型通过实例对预测精度进行了检验。结果表明该方法可对导弹装备的视情维修提供参考,具有较高的使用价值。     

船舶电站可靠性灰色马尔可夫预测模型

简要分析了现行船舶电站可靠性分析方法的不足,提出将灰色理论与马尔可夫预测相结合,运用在船用电站可靠性估计,建立其灰色马尔可夫预测模型,并根据模型对后几年船舶电站"故障率"的变化趋势进行了预测.分析表明:基于灰色马尔可夫的电站可靠性预测模型的精度高于灰色预测模型,同时弥补了单一马尔可夫链预测依赖于系统分布参数的局限,为船舶电站可靠性研究提供了一种新思路.     

改进灰色模型在海上交通综合安全指数预测应用

为提高海上交通综合安全指数的预测精度,弥补传统预测方法的不足,构造一种改进的灰色预测模型。在对传统的灰色预测模型GM(1,1)的基本原理和预测精度进行阐述的基础上,引入弱化算子序列对灰色预测模型进行改进,设计一种改进的灰色预测模型。以2004—2013年海上交通综合安全指数4项指标历史数据为基础,进行传统灰色模型预测和改进灰色模型预测,并绘制出2种预测模型的实际值和预测值的拟合曲线。结果表明:改进灰色模型的预测精度和拟合曲线都比传统灰色模型要好,能真实反映海上交通综合安全指数的发展趋势,预测结果具有一定的可靠性和实用性。     

灰色-马尔科夫油料消耗预测模型

运用灰色-马尔科夫模型对某油库油料消耗进行预测,克服了灰色预测与马尔科夫预测各自的缺点和不足,提高了预测的精度,增强了预测结果的可靠性、科学性和实用性。     

基于GA优化的灰色神经网络船舶交通流量预测方法研究

结合灰色模型和BP神经网络模型的特点,对两种模型进行有机地组合,构建一种改进的灰色神经网络预测船舶流量方法.以实际船舶交通流量和主要影响因素为数据,运用遗传算法改进的灰色神经网络模型对上海洋山港的船舶交通流量进行预测,计算和Matlab仿真结果表明,改进的灰色神经网络模型预测不仅精度较高,而且能准确预测船舶交通流量的变化规律.     

灰色多元回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和多元回归模型建立3种灰色多元回归模型:并联型、串联型和嵌入型.将各模型用于上海港吞吐量预测.可得结论:串联模型和嵌入模型是利用灰色理论对多元回归模型的改进,其能弱化原始数据的随机型,提高模型预测精度;并联型模型本质上是组合模型,能综合多种信息,预测具有非劣性,具有一定的实用价值.     

灰色线性回归模型在港口吞吐量预测中的应用

利用灰色模型和线性回归模型,分别基于最小二乘及有效度原理建立了两种灰色线性回归模型,并将其用于镇江港吞吐量预测,可得结论:基于最小二乘原理建立的灰色线性回归模型,预测精度优于单一的灰色模型和线性回归模型,其应作为镇江港吞吐量预测的最优模型;基于有效度原理建立的灰色线性回归模型预测精度尽管低于线性回归模型,但由于其本质上为组合模型,能综合多种信息,用于港口吞吐量预测时也具有一定的实用性.     

基于灰色小波神经网络的船舶交通流预测研究

船舶交通流预测的准确性和可靠性已成为制约港口经济科学发展的瓶颈因素。文章综合利用小波变换的局部化性质与神经网络的自学习能力,并引入灰色模型以反映船舶交通流的发展趋势,使得小波神经网络在灰色模型预测结果的基础上结合船舶交通流的影响因素再预测,构成基于灰色小波神经网络的船舶交通流组合预测模型。实验结果表明,灰色小波神经网络的预测精度高于BP神经网络与小波神经网络,提高了整个预测系统的精度及其鲁棒性。     

舰船电子设备备件概算模型分析与应用研究

结合舰船电子设备备件需求的特点,对备件概算模型进行了系统分析.重点介绍了电子设备初始随机备件概算泊松模型,探讨了应用中存在的局限性,作为应用的补充,提出了以可靠性为中心的舰船电子设备备件品种概算模型和舰船随行维修备件最优储备量模型,给出了部分概算实例.     

改进非线性灰色模型在古巴港吞吐量预测中的应用

通过数学处理,从建模机理上对线性的灰色模型G(1,1)进行改进,减小由于建模方法上的缺陷所造成的固有误差。将改进后的非线性灰色预测模型G(1,1,α,ρ)用于古巴港吞吐量预测。通过残差、关联度检验,发现改进后的非线性灰色模型较传统模型灵活度大,预测精度高,实用性强。预测结果可为古巴港及国内外相似港口的发展规划提供依据。