张良华，　邵卫东，　赵　军，　刘志龙，　姜晓佳

(1.防化指挥工程学院 一系， 北京　102205； 2.防化指挥工程学院 四系， 北京　102205)

装备维修器材消耗量受到多种因素影响，有使用环境，训练强度，装备寿命，人员素质等因素，可以通过时间序列分析方法对装备维修器材消耗量的规律进行研究. 时间序列分析方法的基本思想是根据系统的有限长度的运行记录，建立能够比较精确地反应时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来行为进行预报. 它不像回归模型那样是依据因果关系，而是根据被预测变量过去的变化规律性来建立模型，它利用时序模型不需要知道影响预测变量的因果关系，在系统动态性较强、影响预测变量的决定性因素少时，可以起到事半功倍之效[1-2]. 时间序列分析方法通常建立乘法预测模型，用它来预测装备维修器材消耗量的优点在于可将消耗量的影响因素逐一删除，弄清各种因素影响的相对数和各因素的变动情况，可据这些因素的影响大小在不同季节对装备维修器材消耗量进行适当调整，也可据趋势值和影响因素之间的乘法模型预测消耗量[3].

1　乘法预测模型的建立

事物发展变化同时受多种因素的影响，而影响描述事物发展变化的时间序列的因素大体上可分为4种，即长期趋势(T)，季节性变动(S)，循环波动(C)和不规则波动(I). 把这些影响因素同时间序列的关系用一定的数学关系式表示出来，就构成了时间序列的分解模型. 将各影响因素分别从时间序列中分离出来并加以测定的过程，即为时间序列的构成分析[4].

按4种因素对时间序列的不同影响方式，时间序列可分解为多种模型，如乘法模型，加法模型，混合模型等. 乘法模型表现形式为：Yi=Ti×Si×Ci×Ii. 利用乘法模型可以将4种因素很容易地从时间序列中分离出来，现采用乘法模型对装备维修器材消耗量时间序列进行分析与预测，方法步骤如下[5]：

1)给出时间序列(按季节)Yt；

2)按日(季)平均法计算季节指数S；

3)去除季节因素，得Y/S；

t=a+bt，

(1)

5)计算循环与不规则变动相对数，

6)采用三项移动平均计算循环波动相对数；

7)根据原始数据趋势值进行预测.

2　应用实例

现有某部某装备维修器材消耗量的季节序列表1，据此数据利用时间序列因素分析方法加以分析、预测.

表1　某装备维修器材消耗量按季节序列Tab.1　Season alignment of certain equipment maintenance material wastage

1)设原始数据为yt.

yt={15，21，27，20，14，23，32，21，
24，39，43，21，19，31，38，23}.

2)据公式(2)利用按季移动平均计算季节指数.

(2)

计算所得列入表2与表3.

表2　某装备维修器材消耗量季节指数计算表(1)Tab.2　Season exponential calculation table of certain　equipment maintenance material wastage (No.1)

表3　某装备维修器材消耗量季节指数计算表(2)Tab.3　Season exponential calculation table of certain　equipment maintenance material wastage (No.2)

据表2、表3得消耗量季节变动图,如图1.

图1　某装备维修器材季节平均消耗量变动示意Fig.1　Average wastage fluctuation figure of certain equipment maintenance material

计算结果列入表4，由结果绘制成图2，可看出没有季节变动情况下的消耗量变化趋势.

(3)

t=18.83+0.807 4×t.

4)将计算结果列入表5.

表4　某装备维修器材消耗量的季节性调整Tab.4　Season consolidation of certain equipment maintenance material wastage

图2　季节调整后的消耗量趋势示意Fig.2　Wastage tendency figure of latter season consolidation

将循环波动相对数绘成图3，可以看出消耗量的循环波动状况.

5)由原始数据趋势值预测2009年第一季度消耗量如下:

t=18.93+0.807 4×17=32.65，t×S=32.65×0.682 6=22.29，

表5　某装备维修器材消耗量循环波动计算表Tab.5　Loop ripple calculation table of certain equipment maintenance material wastage

于是，预测2009年第一季度消耗量约为22个.

图3　消耗量的循环波动示意Fig.3　Loop ripple figure of wastage

3　结束语

结合2005～2008年某兵种装备保障的应用实例，运用乘法预测模型对装备维修器材消耗规律进行了研究，结果表明预测值与历史真实数据接近，该方法适用于受某种固定周期性因素的影响而呈现出周期性波动的数据，为现有装备消耗标准的完善和新装备消耗标准的制定提供了一种科学合理的方法.