熵权法在装备备件组合预测模型中的应用

"这篇论文是2011年由郑龙生、花兴来、张勇和蔡轶共同发表在《装备指挥技术学院学报》上的，主题涉及工程技术领域，主要探讨了装备精确保障系统中备件需求的组合预测模型，特别是基于熵权的预测方法。" 文章针对装备精确保障中的备件需求预测问题，提出了一种新的基于熵权的组合预测模型。传统的预测模型可能由于单一预测方法的局限性，导致预测精度不足。为了解决这个问题，该模型引入信息熵理论，以更科学地评估和组合多种预测方法。 首先，模型利用信息熵计算各个误差评价指标的相对重要性权重。信息熵是一种衡量信息不确定性或系统状态混乱程度的数学工具，在这里被用来量化预测误差的不确定性和各个评价指标的相对贡献。通过计算误差的熵值，可以确定哪些误差指标对于预测结果的准确性更为关键。 其次，模型计算不同误差指标下各单项预测方法的变异系数，以此来确定每种预测方法的权重。变异系数是一个统计量，用于衡量数据的波动程度，它可以反映在特定误差指标下，哪种预测方法的稳定性更好或者更适应变化的情况。 最后，结合误差评价指标的权重和单项预测方法的权重，确定最终的组合预测权重。这样得到的组合预测模型能够综合考虑多种预测方法的优点，提高预测的准确性和全面性。 通过实例分析，熵权组合预测模型显示出比其他模型更合理的权重分配，能更全面地反映信息，并且预测效果更为精确。这对于装备保障系统的决策支持至关重要，因为准确的备件需求预测可以有效避免库存过多或过少的问题，从而提高装备维护效率，减少资源浪费。 关键词包括熵、装备精确保障、备件和组合预测，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和应用领域。文章的中图分类号和文献标志码分别为E837和A，表明这是一篇关于军事装备保障的学术论文，具有较高的研究价值和实践意义。