【摘 要】
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为了全面提高装备维修保障费用的合理使用度,对装备维修保障费用组成进行了分析,构建了装备维修保障费用结构模型;对装备维修保障数据进行了累加生成,将x轴向下平移处理以选
【机 构】
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解放军理工大学军事仿真教研室,73686部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70971137）
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为了全面提高装备维修保障费用的合理使用度,对装备维修保障费用组成进行了分析,构建了装备维修保障费用结构模型;对装备维修保障数据进行了累加生成,将x轴向下平移处理以选择合适的预测模型;为了提高普通GM（1,1）模型的预测精度,提出了一种基于n阶补偿因子的GM（1,1）预测模型,并给出寻优算法以求补偿过程中的最优值,同时通过该算法弱化了＂过补偿＂现象.通过试验比较了普通GM（1,1）模型和BP神经网络模型.结果表明,所提出算法和模型相对于其他预测算法具有较高的可靠性和一致性.
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