预测复杂装备研制费用的GM(0,N)模型

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.07.020

中国管理科学 ›› 2019, Vol. 27 ›› Issue (7): 203-207.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.07.020

预测复杂装备研制费用的GM(0,N)模型

吴利丰¹, 于亮², 文朝霞²

1. 河北工程大学管理工程与商学院, 河北邯郸 056038;
2. 中国运载火箭技术研究院, 北京 100076

收稿日期:2017-10-04 修回日期:2018-05-27 出版日期:2019-07-20 发布日期:2019-08-01
通讯作者: 吴利丰(1983-),男(汉族),河北邯郸人,河北工程大学管理工程与商学院副教授,博士,研究方向:灰色系统理论,E-mail:wlf6666@126.com. E-mail:wlf6666@126.com
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（71871084，71401051）；河北省青年拔尖人才项目；河北省高校百名优秀创新人才支持计划项目（SLRC2019001）

GM(0,N) Model for Its Application on Forecasting the Development Cost of Complicated Equipment

WU Li-feng¹, YU Liang², WEN Zhao-xia²

1. College of Management Engineering and Business, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China;
2. China Academay of Launch Vehicle Technology, Beijing 100076, China

Received:2017-10-04 Revised:2018-05-27 Online:2019-07-20 Published:2019-08-01

摘要/Abstract

摘要： 针对横截面数据的复杂装备研制费用预测问题，研究了GM（0，N）模型的稳定性，证明了当样本较少时，GM（0，N）模型相对稳定。依据所提出的相似度对原始数据排序，在此基础上建立GM（0，N）模型，与待预测对象越相似的样本数据对GM（0，N）模型解的影响越敏感，从敏感性角度说明与待预测对象越相似的样本数据，其影响权重越大。由于相关因素相似的装备往往产生趋同的研制费用，充分利用与待预测对象相似的样本数据，有助于提高预测精度。通过实例说明了本模型的实用性与有效性。

关键词: 导弹研制费用, 灰色模型, 横截面数据, 相似度

Abstract: Complicated equipment development cost forecasting of the cross section data is studied, the GM(0, N) model is relatively stable when the sample is small. The data is sorted according to the similarity degree proposed, then GM(0,N) model is established, the more similar to the prediction the object sample data, the more sensitive to GM(0,N) model, the greater weight GM(0,N) model determine from the angle of sensitivity. Due to the similar equipment often produce similar development costs, making full use of the similar sample data to prediction object is helpful to improve the forecasting accuracy. The practical example is given to illustrate the practicability and validity of this model.

Key words: missile development cost, grey model, cross-sectional data, similarity degree

中图分类号:

N941.5

吴利丰, 于亮, 文朝霞. 预测复杂装备研制费用的GM(0,N)模型[J]. 中国管理科学, 2019, 27(7): 203-207.

WU Li-feng, YU Liang, WEN Zhao-xia. GM(0,N) Model for Its Application on Forecasting the Development Cost of Complicated Equipment[J]. Chinese Journal of Management Science, 2019, 27(7): 203-207.

参考文献

[1] 刘铭,赵保军,杨建军,等.基于GA和BP融合算法的装备费用估算方法[J].系统工程与电子技术,2002,24(2):62-65.
[2] Deng S, Yeh Tsung-Han. Using least squares support vector machines for the airframe structures manufacturing cost estimation[J]. International Journal of Production Economics, 2011,131(2):701-708.
[3] Curran R, Castagne S, Early J. Aircraft cost modelling using the genetic causal technique within a systems engineering approach[J]. Aeronautical Journal,2007, 111(21):409-420.
[4] Lin T, Lee J W, Lwin T. Integrated approach for rotor blade manufacturing cost estimate[J]. Aircraft Engineering and Aerospace Technology, 2011,83(4):235-244.
[5] Hart C G, He Z, Sbragio R, et al. An advanced cost estimation methodology for engineering systems[J]. Systems Engineering,2012,15(1):28-40.
[6] Trivailo O, Sippel M, Sekercioglu V A. Review of hardware cost estimation methods,models and tools applied to early phases of space mission planning[J]. Progress in Aerospace Science, 2012,53:1-17.
[7] 何莎伟,刘思峰,方志耕.基于I-GM(0,N)模型的干线客机价格预测方法[J].系统工程理论与实践,2012,32(8):1761-1707.
[8] 杨青,汪亮,叶定友,等.一种改进的导弹费用估算方法[J].系统工程与电子技术,2002,24(4):12-15.
[9] 孙兆辉,白思俊,刘丽华.基于聚类分析和灰色模型的固体火箭发动机价格模型研究[J].系统工程理论与实践,2005,25(8):114-118.
[10] 韩晓明,姜科,张琳,等. 基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型[J].现代防御技术,2011,39(4):184-188.
[11] 顾晓辉,王晓鸣.残差修正的弹箭系统研制费用估算模型研究[J].系统工程与电子技术,2003,25(6):60-61.
[12] 戴华.矩阵论[M].北京:科学出版社, 2001.
[13] 刘建.航天型号寿命周期费用估算及报价系统研究与实现[D].长沙:国防科学技术大学, 2004.

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GM(0,N) Model for Its Application on Forecasting the Development Cost of Complicated Equipment

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[1]	张可, 钟秋萍, 曲品品, 殷要, 左媛. 基于网络搜索信息的农村水环境质量灰色预测模型[J]. 中国管理科学, 2020, 28(6): 222-230.
[2]	任嵘嵘, 孟一鸣, 李晓奇, 赵萌. 基于一致性度量的概率模糊语言多属性群决策方法[J]. 中国管理科学, 2020, 28(4): 220-230.
[3]	张可, 马成文, 丰景春, 薛松. 基于离散灰色模型的农村水环境政策减排效应及其空间分异性研究[J]. 中国管理科学, 2017, 25(5): 157-166.
[4]	韩菁, 叶顺心, 柴建, 黎建强. 基于后悔理论的混合型多属性案例决策方法[J]. 中国管理科学, 2016, 24(12): 108-116.
[5]	李鹏, 朱建军, 刘思峰. 基于案例推理的直觉模糊决策方法[J]. 中国管理科学, 2015, 23(7): 113-118.
[6]	牛东晓, 赵磊, 张博, 王海峰. 粒子群优化灰色模型在负荷预测中的应用[J]. 中国管理科学, 2007, 15(1): 69-73.
[7]	路云, 吴应宇, 达庆利. 基于案例推理技术的企业经营决策支持模型设计[J]. 中国管理科学, 2005, (2): 81-87.
[8]	倪沈冰, 陈俊芳, 张莉娜. 分形供应链的自相似性与其评价模型[J]. 中国管理科学, 2003, (5): 46-52.