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油料储备是一个复杂系统,受到众多因素影响,具有较大波动性,用常规数学方法建模,不仅工作量大,而且精度难于保征。灰色预测GM(1,1)模型通过累加生成来削弱随机干扰影响,所需数据较少,计算简便,但对波动性较大的曲线进行拟合时精度较低,适合预测呈近似指数增长规律的数据序列,所预测的数据总是呈稳定上升趋势,而油料储备的实际情况并非如此。 相似文献
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系数标准预测法是传统的军用油料需求预测方法,在实际中应用最多。传统的系数标准预测法一般给定用油装备的损失系数,或者不考虑用油装备的损失。为了提高军用油料需求预测的精度,本文引入多装备兰彻斯特对战模型,动态预测战争过程中用油装备的损失情况,进而对军用油料需求进行预测,以提高军用油料需求预测的精度。 相似文献
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Bates和Granger开创性地将两组时间序列预测值进行加权平均组合,并对组合权重的确定进行了系统研究,在此基础上,把组合预测的研究推广到三组或三组以上的时间序列值的组合,在国际预测界产生了一定的影响。B-G组合预测理论是通过求个体预测值的加权算术平均而得到它们的组合预测值,在确定加权权重(也称组合权重)时,则坚持组合预测误差方差最小为原则, 相似文献
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随着现代化的油料保障对油料技术兵的素质要求不断提高.如何提升油料专业技术兵培训基地的训练质量,成为面临的一个严峻课题。惟有以岗位需求为导向,准确定位训练目标、合理设置训练内容、积极创新训练方法、不断强化训练管理,才能适应岗位需要,为部队输送合格的油料专业人才。 相似文献
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游锦龙 《中国公路.建设市场专刊》2022,(21):106-109
本文基于高速公路联网收费数据、铁路运营数据及港口、航空统计数据,分析了各交通方式与经济社会发展的相关性,利用决定系数R2分析对比了不同区域的相关性强度,筛选出关联性最强的经济社会指标常住人口与地区生产总值。对比一元回归相关性效果,选择一元回归模型、二元回归模型进行综合交通需求预测,建立了客运量与常住人口、货运量与地区生产总值的一元回归方程,及客运量、货运量与两个经济社会指标的二元回归方程。进而在经济社会指标预测的基础上,预测未来广东省综合交通的运输需求,并选用传统的增长系数法对预测结果进行了合理性验证。 相似文献
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基于复杂系统的铁路客流影响因素分析研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于复杂系统的理论,从时间、空间、客流属性、运输价格和运输能力等方面,分析研究客流的影响因素,得到铁路客流影响因素集和参数集,为铁路客流预测和铁路旅客运输系统的决策提供参考。 相似文献
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无车承运人平台为整合短途运输车辆实现长途运输任务提供有力条件,本文针对此情形,研究了考虑车辆回程折扣、商品到达时间和商品中转换装时间同步性的分段分包运输网络设计.首先为该问题建立基于节点-弧模型,然后为了求解更大规模的问题,将该模型转化为基于商品路径的集合模型,并根据该模型开发了相应的近似算法.最后,数据实验表明该近似... 相似文献
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在分析油料应急保障特点的基础上,建立了油料应急保障决策模型。构建损失函数,用于分析发生不同级别突发事件对油料保障区域造成的损失.评估油料资源布局保障能力。从油料补给点选址和油料配置两方面对油料资源布局进行优化调整。采用改进的微粒群优化算法一次性求解模型问题。通过算例验证模型的合理性及其微粒群算法的可行性,阐明该模型的研究对加强油料应急保障力度具有重要意义。 相似文献
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