幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

武器裝備備件需求預測

  • 作者：趙建忠//徐廷學//葉文//叢林虎//董琪等
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121317538
  • 出版日期：2018/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：292
人民幣：RMB 98 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    趙建忠、徐廷學、葉文、叢林虎、董琪等著的《武器裝備備件需求預測》著重介紹了武器裝備備件的基本概念、需求影響因素、需求預測的程序及武器裝備備件保障決策時常用的需求預測方法，主要內容包括基於相似分析法、模糊層次綜合評判法、灰色評估法的備件品種確定方法，以及基於模擬、時間序列、灰色模型、支持向量機、故障分析、組合模型的備件需求預測方法。
    本書可作為武器裝備備件訂貨決策、儲存保管、供應管理人員及裝備維修保障人員的參考書和培訓教材，也可作為工業部門研究人員、保障性工程師及高等院校裝備綜合保障、維修保障等專業人員的參考書。
作者介紹
趙建忠//徐廷學//葉文//叢林虎//董琪等
目錄
第1章  概述
  1.1  基本概念
  1.2  備件分類
    1.2.1  常見的備件分類方法
    1.2.2  低消耗備件
    1.2.3  基於模糊隸屬度的低消耗備件定義與界定
  1.3  備件需求影響因素分析
    1.3.1  備件需求內在影響因素分析
    1.3.2  備件需求外在影響因素分析
    1.3.3  影響因素的量化及規範化處理
    1.3.4  基於粗糙集屬性約簡的主要影響因素確定
  1.4  備件需求層次性分析
    1.4.1  備件層次需求分析
    1.4.2  裝備系統層次需求分析
    1.4.3  維修保障組織需求分析
  1.5  備件需求特點分析
    1.5.1  備件需求特徵
    1.5.2  常消耗備件需求特點
    1.5.3  低消耗備件需求特點
第2章  武器裝備備件需求預測與配置優化基礎
  2.1  備件消耗模式分析
  2.2  備件需求預測的基本原則
  2.3  備件需求預測的一般程序
  2.4  備件需求預測的方法
    2.4.1  定性備件需求預測方法
    2.4.2  定量備件需求預測方法
    2.4.3  模型複雜性與模型選擇
第3章  武器裝備備件品種確定方法
  3.1  概述
  3.2  基於相似分析法的武器裝備備件品種確定方法
    3.2.1  相似分析法簡介
    3.2.2  實例分析
  3.3  基於模糊層次綜合評判的備件品種確定方法
    3.3.1  模糊層次綜合評判法簡介
    3.3.2  模型建立
    3.3.3  示例分析
  3.4  基於D-S 理論和模糊綜合評判的備件品種確定方法
    3.4.1  模型建立
    3.4.2  實現步驟
    3.4.3  示例分析
  3.5  基於灰色評估法的武器裝備備件品種確定方法
    3.5.1  評價指標體系的建立
    3.5.2  評價模型的建立
    3.5.3  示例分析
第4章  基於壽命分佈和模擬的武器裝備備件需求預測方法
  4.1  基於壽命分佈的武器裝備備件需求預測方法
    4.1.1  模型的假設
    4.1.2  模型的建立
    4.1.3  示例分析
  4.2  基於蒙特卡羅模擬的備件需求預測方法

    4.2.1  模型的假設
    4.2.2  參數確定
    4.2.3  蒙特卡羅方法
    4.2.4  模擬模型的建立
    4.2.5  實例分析
  4.3  基於馬爾可夫與蒙特卡羅模擬的備件需求預測方法
    4.3.1  馬爾可夫預測模型
    4.3.2  備件消耗的馬爾可夫性分析
    4.3.3  基於馬爾可夫與蒙特卡羅模擬預測模型的建立
    4.3.4  實例分析
  4.4  基於Logistic 回歸和馬爾可夫過程的備件需求 預測模擬模型
    4.4.1  模型建立
    4.4.2  需求發生概率預測
    4.4.3  需求數量預測
    4.4.4  誤差分析
    4.4.5  示例分析
  4.5  考慮設備停機的備件需求預測模擬模型
    4.5.1  基於最大熵原理與概率加權矩的備件壽命分佈確定
    4.5.2  基於保障度的間斷工作備件需求預測模型建立
    4.5.3  模擬思路及流程規劃
    4.5.4  示例分析
第5章  基於時間序列和回歸分析的武器裝備備件需求預測方法
  5.1  時間序列法概述
  5.2  基於時間序列法的備件需求預測
    5.2.1  算數平均預測法
    5.2.2  移動平均預測法
    5.2.3  指數平滑預測法
    5.2.4  示例分析
  5.3  基於回歸分析的備件需求預測方法
    5.3.1  線性回歸概述
    5.3.2  一元線性回歸模型
    5.3.3  多元線性回歸模型
    5.3.4  示例分析
第6章  基於灰色模型的武器裝備備件需求預測方法
  6.1  灰色預測方法概述
    6.1.1  灰色系統簡介
    6.1.2  灰色系統理論基礎
    6.1.3  灰色預測方法
  6.2  基於一般序列GM（1，1）模型的備件需求預測方法
    6.2.1  模型建立
    6.2.2  示例分析
  6.3  基於含有空缺值序列GM（1，1）模型的備件需求預測方法
    6.3.1  模型建立
    6.3.2  示例分析
  6.4  基於加入影響因子改進灰色模型的備件需求預測方法
    6.4.1  改進灰色預測模型的建立
    6.4.2  示例分析
  6.5  基於灰色-馬爾可夫模型的備件需求預測方法
    6.5.1  經典灰色-馬爾可夫預測模型
    6.5.2  改進的灰色-馬爾可夫模型

    6.5.3  示例分析
第7章  基於人工智慧的武器裝備備件需求預測方法
  7.1  基於BP神經網路的備件需求預測方法
    7.1.1  BP神經網路基本原理
    7.1.2  預測模型的建立
    7.1.3  示例分析
  7.2  基於支持向量機（SVM）的備件需求預測方法
    7.2.1  支持向量機概述
    7.2.2  支持向量機預測原理
    7.2.3  支持向量機預測模型
    7.2.4  示例分析
  7.3  基於複雜時間序列的組合相關向量機備件需求預測方法
    7.3.1  相空間重構
    7.3.2  小波變換基本理論
    7.3.3  小波函數的選取
    7.3.4  基於組合相關向量機的預測原理
    7.3.5  示例分析
第8章  基於故障分析的武器裝備備件需求預測方法
  8.1  故障預測的基本原理分析
  8.2  基於故障預測的備件需求預測系統構建
    8.2.1  工作流程
    8.2.2  數據預處理
    8.2.3  故障預測
    8.2.4  備件需求確定
  8.3  基於信息融合和IMUGM（1，1）故障預測的備件需求預測方法
    8.3.1  問題描述
    8.3.2  IMUGM（1，1）模型的建立
    8.3.3  基於信息融合和IMUGM（1，1）故障預測的備件需求預測模型構建
    8.3.4  示例分析
  8.4  基於信息融合和IMUGM（1，m，w）故障預測的備件需求預測建模
    8.4.1  問題描述
    8.4.2  IMUGM（1，m，w）模型的建立
    8.4.3  基於信息融合和IMUGM（1，m，w）故障預測的備件需求預測模型構建
    8.4.4  示例分析
  8.5  基於故障規律的備件需求預測方法
    8.5.1  備件需求量計算公式
    8.5.2  示例分析
第9章  基於組合模型的武器裝備備件需求預測方法
  9.1  組合預測方法概述
    9.1.1  一般組合預測模型
    9.1.2  最優加權係數的確定
    9.1.3  模型的檢驗
  9.2  基於回歸分析和灰色模型的備件需求預測方法
    9.2.1  單個預測模型建立
    9.2.2  最優組合預測模型
    9.2.3  示例分析
  9.3  基於小波變換的備件需求預測方法
    9.3.1  小波變換理論
    9.3.2  GM（1，1）-ARMA模型的改進
    9.3.3  WGM -ARMA模型的構建

    9.3.4  示例分析
  9.4  基於改進Theil不等係數的備件需求預測建模
    9.4.1  單項預測模型的建立
    9.4.2  基於Theil不等係數的IOWHA運算元的組合預測模型構建
    9.4.3  基於Theil不等係數的IOWHA運算元的組合預測模型改進
    9.4.4  示例分析
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032