文献类型：期刊文章

作　　者：龚杰[1,2] 雍歧东[1] 秦朝臻[3] 张晓峰[1] 刘洲[1]

机构地区：[1]后勤工程学院油料应用与管理工程系 [2]96201部队 [3]92403部队

出　　处：《军事交通学院学报》

基　　金：全军军事类研究生资助课题(2013JY366)

年　　份：2017

卷　　号：19

期　　号：4

起止页码：84-89

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、IC、NSSD、普通刊

摘　　要：油料消耗量预测是实施精确保障的关键环节,而预测精度是油料消耗量预测的重要评价标准。为提高预测精度,以GM(1,1)、平滑指数法(ES)及广义回归神经网络(GRNN)3种单一预测模型为基础,构建一种基于改进粒子群算法确定权重分配的优化组合预测模型。以某部队执行某任务的消耗量数据为依据,分别采用3种单一预测模型和基于改进粒子群算法的优化组合预测模型对油料消耗量进行拟合预测。结果表明:后者较前3种单一预测模型的拟合精度更高、预测误差更小,充分验证了该组合预测模型的可靠性和精确性。

关 键 词：油料消耗量预测  优化组合预测方法  粒子群算法

分 类 号：E233]