基于层次Petri网的复杂装备保障流程分析方法

针对复杂装备保障流程约束条件多、动态性强、耦合严重、层次结构复杂的特点,提出了一种基于层次Petri网的流程分析方法;首先,分析了保障流程的层次化结构,采用着色时间约束Petri网,建立了包含保障人员、保障设备、保障空间等保障资源库所的层次化Petri网流程模型;然后,采用流程基本模型起始时间——流程子网起始时间——流程总时间的层次方法,设计了流程时间参数统计算法;最后,以某复杂装备系统保障流程为例,进行了实例分析,并通过与ExSpect软件Monte Carlo仿真对比验证了算法的有效性。     

基于GRNN神经网络的变权组合预测的权重确定方法

为使组合预测的组合权重随样本数据不同而改变,从而使误差平方和达到最小,我们使用二次规划对样本每期组合权重进行确定.利用所得权重样本对广义神经网络训练使其对样本外组合权重进行确定.结果表明:这是一种可行得组合预测方法,能够提高预测精度,为变权组合预测增添了一种可行方法.