基于灰色神经网络的装甲部队油料消耗预测

• 作者: 刘权羲 夏秀峰
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 装甲部队 油耗预测 灰色系统理论 神经网络 组合模型
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 91-95,100
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 4488字
• 语种: 中文

摘要

油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升，而传统预测模型精度不高，应用范围也有一定的局限，难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型，对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析，求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数；通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量；用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络，对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明，组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高，能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏秀峰	沈阳航空航天大学计算机学院	103	517	11.0	17.0
2	刘权羲	沈阳航空航天大学计算机学院	1	8	1.0	1.0