基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测

• 作者: 全琪 吴书金 汪涛
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 合成旅 模糊聚类 直觉模糊集 案例检索 需求预测
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 205-211
• 页数: 7页
• 字数: 5607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007236

摘要

需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪涛	陆军勤务学院油料系	7	2	1.0	1.0
2	全琪	陆军勤务学院油料系	4	2	1.0	1.0
3	吴书金	陆军勤务学院油料系	2	0	0.0	0.0