SAS在火控精度时间序列分析中的应用与优势

本文主要探讨了在2010年的兵工自动化领域，针对火控精度这一关键性能指标的时间序列分析方法，特别采用了SAS（Statistical Analysis System）语言模块进行深入研究。作者周小程、陈健、马向玲和范洪达来自海军航空工程学院，他们从三个方面对时间序列分析进行了详细讨论： 1. **时间序列数据预处理**： 在进行火控精度时间序列分析前，预处理是至关重要的一步。这包括清洗数据，去除异常值，填充缺失值，以及对非平稳序列进行差异或对数变换等操作，以确保数据的质量和一致性。SAS提供了丰富的数据处理工具，能够有效地处理这些预处理任务。 2. **时间序列建模**： 时间序列建模是通过选择合适的统计模型来揭示数据中的内在规律和趋势。在SAS中，可能采用自回归移动平均（ARIMA）、指数平滑（Exponential Smoothing）或状态空间模型等方法。通过这些模型，可以发现火控系统的周期性、季节性或其他模式，有助于理解火控精度随时间变化的规律。 3. **时间序列预测**： 通过对历史数据进行建模后，SAS的预测功能可以帮助工程师对未来火控精度进行估计。这对于优化火控系统的性能、预防故障或提前调整策略具有实际意义。文中提到，SAS的高效性能使得实时预测成为可能，这对于工程实践中的问题解决非常实用。 通过结合具体的火控精度实验数据，文章展示了SAS在火控系统时间序列分析中的显著优势，包括提高分析效率、准确度和实时性。这对于提升武器装备的控制精度、保证作战效能以及减少工程中的不确定性和风险都具有重要的实际应用价值。 这篇文章提供了一种有效的方法论，即如何利用SAS进行火控精度的时间序列分析，这对于航空航天工程和其他相关领域的研究人员和工程师来说，是一篇颇具参考价值的技术论文。通过掌握和实践这种分析技术，可以更好地理解和优化火控系统的性能，从而提高整体作战能力。