刘旭阳， 吴龙涛， 周万里

(1. 装备学院研究生管理大队， 北京 101416； 2. 装甲兵工程学院技术保障工程系， 北京 100072； 3. 73668部队， 江苏 南京 211131)

基于ARIMA模型的装备器材需求预测方法

刘旭阳1,2， 吴龙涛2， 周万里3

(1. 装备学院研究生管理大队， 北京 101416； 2. 装甲兵工程学院技术保障工程系， 北京 100072； 3. 73668部队， 江苏 南京 211131)

分析了装备器材需求的影响因素，建立了装备器材需求时间序列的求和自回归移动平均(Auto Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)模型，提出了基于ARIMA模型的装备器材需求预测方法，进行了实例分析，并与传统的预测方法进行了对比。结果表明:模型的预测精度明显优于传统的预测方法，且具有方差预测的优势。

装备器材； 需求预测； 求和自回归移动平均

随着装备训练任务量的增加、训练强度的增大，以及各种不确定性因素的增多，装备器材消耗规律更加复杂[1]。当前各级部门在拟制装备器材申请计划时，仍依据维修任务和消耗定额，采用定额计算法来确定装备器材需求量，各级仓库器材积压问题比较严重，而装备器材满足率却不尽如人意。

近年来，我军装备器材管理部门借助信息系统积累了大量的历史数据。因此，通过建模分析，寻求装备器材消耗规律并对其需求进行预测已成为可能。传统的移动平均法和指数平滑法[2]只能对趋势显著的序列进行确定性分析；灰色预测模型[3]虽能很好地解决小样本预测问题，但对于波动性较大的数列，其预测精度仍然不是很高；Croston法[4]和Bootstrap法[5]为间断性需求预测最常采用的方法，但预测效果不稳定；……