论文摘要
需求预测是合成旅组织油料保障的基础环节,对合成旅成功遂行军事行动有着比较重要的影响.由于合成旅组成结构的特殊性,传统预测方法存在较大弊端,因此,提出了基于模糊聚类和直觉模糊推理的合成旅油料需求预测方法.首先,通过模糊C均值聚类算法实现对历史案例的初步筛选,以提高案例检索速度.然后,构建了案例特征属性的主客观综合权重模型和基于直觉模糊集的案例检索模型,保证了案例检索的准确度.最后,构建了基于整体数据特征的合成旅油料需求预测模型.通过算例分析验证上述预测方法的可行性和实用性,证明了该方法有助于提高检索速度和预测准确度.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 吴书金,汪涛,全琪
关键词: 合成旅,模糊聚类,直觉模糊集,案例检索,需求预测
来源: 计算机系统应用 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,社会科学Ⅰ辑
专业: 数学,军事
单位: 陆军勤务学院油料系
基金: 军队科研计划项目(2016JY483)~~
分类号: O159;E23
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007236
页码: 205-211
总页数: 7
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