航材需求預測研究綜述

張敦成

摘要：為了提高預測精度，筆者對組合預測模型進行研究，在閱讀相關文獻的基礎上，總結現有組合預測模型的方法，對航材需求預測提供參考。

單一方法對航材消耗規律預測存在各種各樣的缺點，有專家提出結合各類模型的有點，建立組合預測模型，將統計方法和機器學習方法相結合，提出基于ARIMA-BP-CNN的備件需求預測模型，對各項預測結果進行加權，并用遺傳算法進行優化，提出了一種基于組合算法的備件需求預測模型。張老師等基于航材消耗數據不平穩，波動性強的特點，引入正態分布的白噪聲，采用EEMD對不穩定的數據進行分解，將其劃分為穩定的周期性強的若干區間，然后結合SVM對小樣本數據進行預測，提出了一種小樣本航材的消耗預測方法。周老師針對GM（1，1）模型對隨機變化數據預測精度不夠的情況，將GM（1，1）模型的預測序列和實際序列進行比較，得到相對序列差，以此來劃分各個狀態，計算原始序列在各狀態的概率得到狀態轉移矩陣，結合馬爾可夫模型對器材消耗進行預測。冉專家考慮航材消耗數據的不等間隔性，利用NEGM（1，1）模型把不等間隔序列變為等間隔序列，然后剔除序列中的隨機波動項，得到零均值平穩序列，采用AIC準則確定p，q的取值，應用ARMA（p，q）模型對備件消耗進行預測，提供了一種科學的備件消耗預測方法。分別用NEGM（1，1）模型和BP神經網絡對備件需求進行預測，提出一種廣義加權比例平均組合模型，將兩種方法加權融合，通過實例分析，驗證了模型的有效性。徐老師利用粗糙集理論對導彈備件消耗影響因素進行約簡，通過設置閾值對各屬性進行離散，將約簡后的屬性輸入到訓練好的BP神經網絡中進行模擬，結果表明，該方法提高了算法的計算速度，有效的預測了導彈備件的消耗量。趙專家針對不同因素在不同時刻對于備件消耗的影響權重是不同的特點，提出一種基于Theil不等系數的IOWHA算子組合模型，用MC分析預測精度，利用GA求解最優權系數。經證明，該方法大大提高了備件需求預測精度，且具有較好的穩定性。

組合預測模型是航材預測領域的主流方法，結合了多種算法的優勢，彌補單一算法的短板。論文將使用組合預測模型對戰儲航材儲備數量進行預測，結合統計學知識和機器學習方法，建立預測模型，對戰儲航材需求進行分析，為制定戰儲航材儲備標準提供參考。

李教授對影響備件消耗的多種因素進行分析，將一個時間段等分為若干個小時間段，模擬每個小時間段中的故障發生情況，對仿真數據進行數量統計，預測未來備件消耗量。但是仿真只考慮平穩狀態下的備件故障率，忽略了戰時不確定因素的影響。畢老師針對低消耗可修航材高原駐訓條件下保障數據少，需求難以確定的特點，提出航材滿足率指標，通過MATLAB模擬庫存量的變化來確定是否發生缺材。在綜合考慮修理周期、經濟性和軍事性的基礎上，為高原條件下的低消耗航材可修件消耗預測提供了一種新的思路。但教授]分析備件維修運行體制，運用SIMLOX對裝備維修保障體系進行仿真，結果表明，該方法有效的預測了備件消耗，為備件保障提供了驗證方法。謝剛等[11]針對新機備件消耗數據少的特點，在分析備件消耗影響因素的基礎上，利用Monte Carlo建立仿真模型，從任務角度、維修角度出發，模擬備件使用和維修過程，對備件消耗進行仿真，與其他數學方法對比發現，仿真方法具有較高的精度，對于提高作戰保障水平具有重要意義。

文獻中主要采用MATLAB進行實驗仿真，模擬實際器材使用情況，對低消耗航材的預測具有指導意義。仿真實際保障中不易得到的保障數據，可以為保障需求進行指導。仿真優化研究對于備件需求預測具有驗證作用，通過模擬作戰航材消耗，設置保障能力和任務參數，與預測模型所得結論進行驗證，對預測結果進行優化，更加準確的設置戰儲航材儲備數量。

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