基于马氏距离的舰船装备修理价格组合预测

为更加准确地确定舰船装备全寿命费用,提高装备经费的使用效益,针对我国舰船装备修理价格影响因素多、不确定性大的特点,提出采用组合预测方法对其进行预测建模;针对基于欧氏距离的组合预测方法不能处理用于组合的单项预测模型之间的相关性问题,提出采用马氏距离作为建模基础,建立基于马氏距离的舰船装备修理价格组合预测模型。应用结果显示,基于马氏距离的组合预测要比基于欧氏距离的组合预测以及各单项预测具有更好的稳定性,预测风险更小。     

舰船装备修理合同优化研究

舰船装备维修费是舰船装备全寿命周期费用的重要组成部分,而且所占比例有日益增加的趋势,因而作为决定舰船装备修理价格关键因素的舰船装备修理合同的优化问题必须予以重视.从舰船装备修理合同的基本概念入手,分析舰船修理合同优化的主要内容,并对合同优化的环境建设提出建议,旨在通过合同的优化,提高舰船装备修理经费的军事经济效益和舰船保障能力.     

舰船修理价格管控研究

文章提出了全寿命修理价格管控的管理理念,重点对修理价格管控实施提出了建议。对全面推行目标成本管控制度、价格标准化体系、军民融合修理、维修项目模块化计价、标准化工程单与工艺成本预测、专用修理设备采取租赁机制、基于性能保障的装备修理价格模式等方面进行了探讨。提出了修后装备性能与修理价格匹配、修理价格工作前移、军民融合式修理与全寿命修理价格管控等观念,提出采取基于性能的维修策略、科学合理地设置目标价格、成立军民融合式维修企业、建立专用修理设备租赁制度来管控修理价格,提高舰船修理效费比,促进修理质量提高的思路和措施,讨论了维修性和修理价格的匹配和关联性,为高效合理利用修理经费、推动检查修理价格管控工作的实施提供了具体的思路和方法。     

现代舰船计划修理组织管理方法

介绍一种新的现代舰船计划修理组织管理模式和方法。构建总技术责任单位负责制、“四级管理”的新模式;将现代舰船计划修理划分为修前准备、修理实施、系泊航行试验、完工验收以及保修4个工作阶段,相应提供“技术工作与修理施工并重”的工程组织管理方案。通过工程实践,显著缩短了舰船修理周期,提高了“在航率”,节约了修理经费。     

基于支持向量机回归方法的舰船修理价格预测研究

对常规预测方法和支持向量机回归模型用于舰船修理价格预测进行比较，着重分析应用支持向量机进行舰船修理价格预测的具体形式以及方法特点，并给出应用实例，结果令人满意。     

维修设计在舰船基地级修理中应用探讨

针对目前舰船基地级修理工作中,由于缺乏完整的顶层规划和设计而导致的舰上大量高科技含量装备在维修过程中技术状态和经费需求难以控制的问题,文章从维修设计的概念、目标及主要内容出发,探讨了维修设计在舰船基地级修理各个阶段中的应用方式,为装备维修人员合理规划各类维修保障资源,有效控制装备在舰船基地级修理过程中的技术状态提供完备的技术支持。     

舰船维修信息集成管理与数据运用

介绍了新型军民融合保障模式下、总技术责任单位负责制的舰船维修信息集成管理方案。由总技术责任单位制订故障维修信息记录要求,汇总承修单位现场提交的计划修理信息和定期赴使用方收集的自修、中继级修理、临时性修理信息,录入到事先开发的舰船装备故障维修信息处理系统,形成行业内共享的舰船装备故障及故障维修信息数据库,为后续修理排故、远程技术保障支援系统、舰船研制综合保障设计、后续舰船研究设计改进提高等提供基础数据。     

舰船计划修理工作探讨

在舰船计划修理工程中,修理技术水平和技术状态管理水平直接决定了舰船的修后技术状态、修理时间和修理费用。文章从修前勘验、修理技术状态控制、修理信息收集3方面着手,分析目前舰船计划修理工作中普遍存在的问题,提出具体的改进办法和措施,为今后舰船计划修理工作的开展提供参考。     

组合优化理论的舰船装备维修费预测

单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。     

基于主成分分析的舰船装备维修费组合预测

针对基于回归的组合预测模型,由于舰船装备维修费预测时可利用的样本小、可用的单项预测方法多,容易导致预测模型的数量比用于组合预测的样本数量多,出现回归系数无法估计的问题。在建立基于回归的舰船装备维修费组合预测模型前,首先对各单项预测方法预测结果进行主成分分析,建立舰船装备维修费实际值在选取主成分上的回归模型,给出基于主成分分析的组合预测模型;然后针对主成分分析中根据主成分的累积贡献率确定主成分数量具有一定的主观性,建议采用AIC确定主成分的数量;最后,采用实例对给出的方法进行分析和验证。结果表明:在舰船装备维修费组合预测中,该方法不仅解决了预测模型多于用来组合预测的样本数量问题,而且还可以解决单项预测方法之间的共线性问题,且其预测性能明显优于常用的组合预测模型。