戰備航材需求預測研究綜述

張敦成

摘要：航材需求預測是航材部門一直研究的熱點問題之一，本文結合大量航材需求預測方法，從時間序列法和機器學習法入手，分析各類方法的優缺點，對航材需求預測技術研究現狀進行總結。

關鍵詞：預測;航材需求

航材預測是航材領域一直研究的問題，研究方法多種多樣，預測精度也有好壞。 李衛靈等[1]考慮航材消耗的灰度性，針對部分航材樣本數據少，消耗變化大的特點，采用灰色時間序列GM（1，1）模型對航材消耗進行預測，為“小樣本，貧信息”航材的消耗預測研究提供了一種思路。馬保國等[2]以備件完好率為指標，就低消耗航材消耗量的隨機性提出了一種基于馬爾可夫預測結合蒙特卡洛仿真的低消耗航材預測方法。韓戈白等[3]基于經濟成本最小，綜合效益最大的目標，結合航材消耗特點規律，應用ARIMA模型對航材消耗進行預測，并對預測結果進行修正，得出最終航材消耗預測值。指數平滑方法、指數加權移動平均法等適用于連續需求的預測方法，一度被用來進行需求預測，但其結果精度不高，尤其在需求中有大量的零的情況下，因此J.D.Croston[4]綜合考慮需求時間間隔與消耗歷史的影響，在指數平滑方法基礎上提出了Croston方法用以實現航材預測。吳雯雯等[5]認為艦船器材消耗隨時間變化具有較大的波動性，高峰厚尾現象明顯，對數據進行一階二階差分處理，得到平穩的時間序列，并對其殘差序列進行分析，對二階差分序列和殘差序列進行ARCH檢驗，構建GARCH模型，對GARCH族的各個模型的AIC值進行比較，選取滯后階數最小（AIC值最小）的模型進行預測，找出了波動性器材的消耗規律，減小了滯后階數。……