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准确预测备件需求对于保持雷达设备可用性及保持合理库存具有重要意义,论文基于灰色预测法,结合装备使用的实际情况,分析影响雷达备件消耗数据波动的主要指标及其变化情况,应用粗糙集理论和层次分析法,计算各指标影响备件消耗数据波动的权重;并结合各指标值的年度波动情况,在GM(1,1)预测模型中添加修正因子,提出一种改进的GM(1,1)预测模型,通过修正因子修正灰预测结果,提高预测精度。最后通过实例验证了改进模型的有效性。 |
关键词: 备件消耗 预测 修正因子 粗糙集 |
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基金项目:校基金(No.XK2014Y008) |
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