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基于GM（1，1）航天装备保障需求研究

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赵立坤侯兴明

摘要：应用灰色理论建立 GM（1，1）模型对航天装备保障物资需求量进行预测，对模型进行检验，说明模型具有较高的准确性。模型的建立能够用于研究航天装备保障资源需求数量的预测，并为各级合理决策、提高装备保障效率提供参考和数据支撑。

Abstract： The grey theory is used to establish the GM（1，1） model. The reserve of aerospace equipment is reviewed， and the model is tested to show that the model has high accuracy. The establishment of the model can be used to study the forecast of the demand for aerospace equipment support resources， and provide reference and data support for reasonable decision-making at all levels and improve equipment support efficiency.

关键词：装备保障;GM（1，1）;预测

Key words： equipment support;GM（1，1）;forecast

中图分类号：V267? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号：1006-4311（2020）03-0234-03

0? 引言

航天装备在提高维护国家安全、促进经济发展和增强综合国力方面扮演着不可替代的角色，航天装备保障对保持和提高航天装备技术性能具有重要作用。航天装备结构复杂、科技集成度高、故障类型多样的特点，决定了航天装备需要精确化装备保障方式。另外，航天装备各种器材消耗较大，对装备保障器材的精确性要求提高，要求必须有正确种类和较准确数量的装备器材进行精准化保障，需要能够尽量准确地预测航天装备保障物资需求量。文章基于灰色预测理论，利用某单位2009-2018年航天装备保障物资需求数据的基础上，建立灰色模型，对航天装备保障物资需求量进行预测，为各级优化决策、提高装备保障效率提供参考和数据支撑。

国内不少学者已对灰色预测模型进行了探索。赵恩有利用灰色模型预测车辆保险市场成长;刘思言设计GM（1，1）模型来预测未来5年河北省食用菌产量;王雅文用GM（1，1）模型预测我国梅毒发病率;司守奎、孙玺青通过数学建模的方式预测道路交通噪声级别，并利用Matalab求解。以上研究表明灰色模型在预测方面适用性比较强，同时在文献检索过程中鲜见对航天装备方面的预测，为文章的研究可行性提供了佐证。

1? 灰色预测模型

灰色预测模型由邓聚龙教授提出并加以改进，是一种独特的预测方法，一般表达方式为GM（n，x），表示利用n阶微分方程对x个变量所建立的模型，在原始数据量较少时具有优势。常见灰色预测模型有GM（1，1）、GM（2，1）、DGM和Verhulst，其中，后三者适用于非单调的摆动序列或有饱和的S形序列，而GM（1，1）模型适用于具有较强指数规律的序列。可见，此方法满足文章预测对象的需求。

1.1 GM（1，1）模型预测原理

通过对原始数据累加或其他方式生成具有指数趋势的新数据，并以此建模预测，再用累减或其他方式逆运算，恢复原始数据，得到预测结果。

1.2 GM（1，1）模型预测步骤

1.2.1 建立新数据

通过GM（1，1）模型，可基于少量数据，无需知道数据概率分布，适合短期预测。文章在2009-2018年某单位航天装备保障物资需求量统计数据的基础上建立GM（1，1）模型，对未来航天装备保障物资需求量进行了预测，从运行结果表明预测精度较高，能有效预测未来航天装备保障物资需求数量，为各级决策提供参考。

参考文献：

[1]赵恩有，王永茂，余丹.车辆保险市场的成长预测[J].价值工程，2018，37（03）：208-210.

[2]刘思言，白丽，刘晓东.河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM（1，1）模型[J].農村经济与技，2019，30（17）：205-208.

[3]王雅文，沈忠周，杨银.GM（1，1）模型在我国梅毒发病率预测中的应用[J].实用预防学，2019，26（09）：1069-1071，1079.

[4]司守奎，孙玺青.数学建模算法与应用[M].北京：国防工业出版社，2015：372-375.

[5]贾梦杰.航空装备技术保障质量控制研究[D].南昌航空大学，2013.

[6]王利国.吉林省大学生就业的经济影响因素分析[J].税务与经济，2018，217（2）：107-112.

[7]任聪.军用车辆装备维修器材战略储备决策仿真研究[D].军事科学院，2018.

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