【摘 要】
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针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging,IOWHA)算子和
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针对传统备件消耗预测模型在组合赋权方面存在的缺陷,提出了一种基于改进Theil不等系数的诱导有序加权调和平均(induced ordered weighted harmonic averaging,IOWHA)算子和马尔科夫链(Markov chain,MC)的导弹备件消耗预测模型。首先运用最小二乘法、数据变换技术和加权理论对单项预测模型进行改进;然后建立基于Theil不等系数的IOWHA算子组合预测模型;提出利用MC定性推导出组合模型中各单项预测模型在待预测时点上的预测精度状态,进而应用遗传算法(genetic algorithm,GA)求解得到待预测时点上的组合模型权系数。实例结果表明,所提出的组合预测模型大大降低了预测误差。
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