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J-GLOBAL ID：201702240395611443   整理番号：17A1317137

航空戦時における弾薬の供給能力の最適化予測シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Simulation of Aviation Ammunition Support Supply Capability Optimization

著者 (3件)： Kang Zongyu (解放軍空軍勤務学院,江蘇徐州,221000) ,  Chen Yijun (解放軍空軍勤務学院,江蘇徐州,221000) ,  Chen Wei (解放軍空軍勤務学院,江蘇徐州,221000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 2  ページ： 49-52,69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 航空戦争時の弾薬の供給能力を最適化することにより、現行の航空弾薬の保障システムの有効性を向上させることができる。供給能力の予測を行う際に、航空戦争時の弾薬の供給能力の回帰予測の最適な重みを計算し、航空戦争時の弾薬の供給能力を保証する状態ベクトルを最適予測するが、伝統的方法は弾薬の分配関係に基づいて弾薬のタイプを分類する。灰色相関アルゴリズムを用いて航空兵器の需要量の予測能力モデルを結合するが、回帰予測の最適重みを利用することで、航空戦争時の弾薬保障供給能力状態ベクトルに対して最適予測を行うことができず、予測誤差が大きいという問題がある。Bayes理論に基づく航空兵器における弾薬の供給能力の最適化予測モデルを提案した。最初に,モデルは,航空戦争時の弾薬の供給能力に影響を及ぼす独立変数集合を獲得し,そして,航空戦闘時の弾薬の供給能力の回帰モデルを構築し,そして,最大尤度理論を用いて,航空兵器の供給能力の回帰予測モデルの最適重みを解いた。まばらなBayes理論に基づいて,予測モデルの最適重みづけを事前条件付き確率分布によって与え,航空兵器によって保証される消費目標の予測値分布を与え,航空兵器の供給能力に影響を及ぼす状態ベクトルを得た。Kalmanフィルタ理論に基づいて,航空兵器のための供給能力の状態ベクトルの最適予測を行い,航空兵器における弾薬の供給能力の最適化予測モデルを構築した。シミュレーション結果により、提案モデルは将来の段階の航空戦争時の弾薬の供給能力を有効に予測でき、しかも予測精度が比較的に良く、実用性が比較的に強いことが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  *予測 ,  回帰モデル ,  アルゴリズム ,  *航空輸送 ,  Bayes推定 ,  *シミュレーション ,  最尤法 ,  兵器 ,  Kalmanフィルタ ,  予測モデル ,  重みづけ
準シソーラス用語： 予測精度 ,  状態ベクトル ,  *弾薬 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Aviation ammunition ,  Support capability ,  Prediction model

分類 (3件)： 雑音一般  (ND04010J) ,  数値計算  (JE02000J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 航空 ,  弾薬 ,  能力 ,  最適化 ,  予測 ,  シミュレーション