基于改进非等间隔灰色预测模型的导弹退化状态预测

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2016.03.002

计算机与现代化

基于改进非等间隔灰色预测模型的导弹退化状态预测

(1.解放军92941部队，辽宁葫芦岛 125001; 2.海军航空工程学院，山东烟台 264001)

收稿日期:2015-10-23 出版日期:2016-03-17 发布日期:2016-03-17
作者简介:马洪霞(1970-)，女，山东无棣人，解放军92941部队高级工程师，硕士，研究方向：武器装备试验; 丛林虎(1986-)，男，山东烟台人，海军航空工程学院博士研究生，研究方向：武器装备综合保障。

Prediction of Missile Degradation Condition Based on Improved Unequal Interval Grey Model

(1. Unit 92941, PLA, Huludao 125001, China; 2. Naval Aeronautical and Astronautical University, Yantai 264001, China)

Received:2015-10-23 Online:2016-03-17 Published:2016-03-17

摘要/Abstract

摘要： 针对导弹退化状态预测中存在的测试数据不等间隔、小样本，使用传统非等间隔灰色预测模型(Unequal Interval Grey Model, UGM(1,1))预测精度不高的问题，通过分析传统UGM(1,1)的建模过程，对传统UGM(1,1)的背景值构造方式进行优化，设计一种新的背景值计算公式，进而提出一种基于背景值优化UGM(1,1)预测模型的导弹退化状态预测方法。以贮存状态下的某型导弹为例，实现关键参数预测，结果验证了该方法的合理性与有效性。

关键词: 导弹, 退化状态预测, 非等间隔灰色预测, 背景值构造

Abstract: Aiming at the test data having the feature of small sample and nonlinearity and low prediction accuracy using traditional UGM(1,1) in missile degradation condition prediction, the structure mode of background value in traditional UGM(1,1) is optimized and a new calculation formula of background value is designed through analyzing the modeling process of traditional UGM(1,1). Further more, a method of missile degradation condition prediction based on improved UGM(1,1) is proposed. Missile in storage condition as an example is used to realize key parameters predicting. Finally, the results validate the rationality and effectiveness of improved UGM(1,1) prediction model.

Key words: missile, degradation condition prediction, UGM(1,1), background value structure

中图分类号:

TJ760

马洪霞1，丛林虎2. 基于改进非等间隔灰色预测模型的导弹退化状态预测[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.03.002.

MA Hong-xia1, CONG Lin-hu2. Prediction of Missile Degradation Condition Based on Improved Unequal Interval Grey Model[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.03.002.

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基于改进非等间隔灰色预测模型的导弹退化状态预测

Prediction of Missile Degradation Condition Based on Improved Unequal Interval Grey Model

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