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基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)和時(shí)間聚合的備件預(yù)測(cè)方法

2017-06-03 03:50:02李紅衛(wèi)王衛(wèi)凱
電子技術(shù)與軟件工程 2017年9期
關(guān)鍵詞:數(shù)理統(tǒng)計(jì)

李紅衛(wèi)++王衛(wèi)凱

摘 要本文首先采用時(shí)間聚合方法使時(shí)間間斷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為時(shí)間連續(xù)數(shù)據(jù),其次,運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)原理采取區(qū)間估計(jì)的方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行逐期計(jì)算,在不同置信水平下對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)和計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析得出結(jié)論,最后以某型設(shè)備歷史消耗數(shù)據(jù)位例進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算,證明了該方法的有效性。

【關(guān)鍵詞】數(shù)理統(tǒng)計(jì) 時(shí)間聚合 備件預(yù)測(cè)

由于種種原因,備件預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求有較大差距,出現(xiàn)了“無用備件積壓”,“有用備件零庫(kù)存”的尷尬情況。在常見備件壽命分布形式中,指數(shù)分布、威布爾分布、正態(tài)分布、伽馬分布中,除指數(shù)分布的預(yù)測(cè)精度較高外,其他分布相對(duì)較差。

1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法

若將某段時(shí)間設(shè)備備件需求量作為一個(gè)基本事件A,設(shè)Ω為該設(shè)備在使用期間備件需求量的全體,那么事件A便為隨機(jī)樣本空間Ω的一個(gè)事件或子集,通過A推斷Ω分布。正態(tài)分布有波動(dòng)較大的特點(diǎn),數(shù)理統(tǒng)計(jì)-區(qū)間估計(jì)以概率(置信度)的形式給出置信上、下限值,為備件需求量的概率范圍。a(顯著水平)與滿足率的關(guān)系為:P(n,T)=1-a/2。估算結(jié)果是以指定概率(置信水平)1-a來確定的,下一期預(yù)測(cè)結(jié)果處于上下限范圍內(nèi)的概率即為1-a,由于概率a包含了范圍外的上下限之和,此時(shí)認(rèn)為數(shù)據(jù)出現(xiàn)在上下限之外的概率相等,可知在指定備件數(shù)量不超出上限的概率為1-a/2,最終得出,滿足率為1-a/2。

對(duì)于指定a(0

P{T1(X1、X2、X3……Xn)≤θ≤T2(X1、X2、X3……Xn)}=1-a,則[T1、T2]區(qū)間稱為1-a的區(qū)間估計(jì)或置信區(qū)間,T1和T2為置信下限和置信上限,a為顯著水平,1-a為置信水平,即可信度的一個(gè)概率大小,由于歷史數(shù)據(jù)相對(duì)較少,實(shí)際運(yùn)用t分布的計(jì)算方法,在樣本數(shù)據(jù)增加時(shí),t分布不斷趨近于正太分布,此處以t分布進(jìn)行計(jì)算。其表達(dá)式為:

(1)

由分布的分位數(shù)定義可知:

(2)

將(1)式帶入(2)式,化簡(jiǎn)得:

(3)

即:μ在置信水平1-a下隨機(jī)個(gè)體的置信下限為

(),置信上限為(),通過查分布分位數(shù)表可得,采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)-區(qū)間估計(jì)方法是對(duì)t分布樣本數(shù)據(jù)一個(gè)較為合適的方法,預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度隨著樣本數(shù)據(jù)的增多而增加。

2 時(shí)間聚合方法

為了避免時(shí)間間斷對(duì)備件需求量的間斷性影響,設(shè)Tn(T1、T2、T3……Tn,1≤n≤24)為第(1、2、3……(天))的設(shè)備使用時(shí)間的累計(jì)值,即T1(單位:小時(shí))為第1天設(shè)備使用累計(jì)時(shí)間值,T2為第2天設(shè)備累計(jì)時(shí)間值……Tn為第n天設(shè)備累計(jì)時(shí)間值,Xn(X1、X2、X3……Xn)分別為第(1、2、3……天)對(duì)應(yīng)的備件需求量,tn(t、t2、t3……tn,1≤n≤24)為Xn為發(fā)生需求的時(shí)間點(diǎn),如圖1所示。

聚合過程首先是對(duì)每天設(shè)備的使用累計(jì)時(shí)間進(jìn)行記錄,其次把Tn(n個(gè)時(shí)間段)拼接起來,并求得Xn、tn,最后得時(shí)間聚合重組后的時(shí)間段,分析可得Tn、Xn、tn的值可能為零值,得圖2。

圖2中Tn+1為備件需求量預(yù)測(cè)所對(duì)應(yīng)自然時(shí)間段的設(shè)備使用時(shí)間累計(jì)值,該值為已知值,通過設(shè)備使用計(jì)劃求得,不作為本文研究重點(diǎn)。圖2T1、T2、T3……Tn為第一次重組后的時(shí)間段,該時(shí)間段上標(biāo)注有需求發(fā)生的時(shí)間和需求量,而后以Tn+1為分割標(biāo)準(zhǔn)對(duì)該線段由后至前進(jìn)行分割,得到多個(gè)時(shí)間為Tn+1的區(qū)間,從標(biāo)記的位置及大小,可得到多個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)的需求量,即一組數(shù)據(jù),也可以說是一組樣本,即Sn,為備件預(yù)測(cè)提供了較為精確的數(shù)據(jù)。通過聚合重組使得原時(shí)間和需求量上的不連續(xù)轉(zhuǎn)化為時(shí)間和需求量上的連續(xù)性,在實(shí)際運(yùn)用中不僅要對(duì)時(shí)間進(jìn)行聚合還需對(duì)設(shè)備量進(jìn)行聚合,此處的設(shè)備量聚合是為了消除設(shè)備使用時(shí)間段上設(shè)備數(shù)量的不一致性。

3 實(shí)例驗(yàn)證

通過對(duì)某型設(shè)備備件歷史數(shù)據(jù)的收集與整理,得出該設(shè)備備件的原始數(shù)據(jù),對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間聚合和設(shè)備數(shù)量聚合后得表1。

在聚合過程中時(shí)間段為500H,設(shè)備數(shù)量標(biāo)準(zhǔn)為30,通過聚合重組及計(jì)算得每段時(shí)間段為500H的需求量,以不同置信水平運(yùn)用公式(3)對(duì)該樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行逐期預(yù)測(cè)計(jì)算得表2。

通過分析得:在沒有滿足率要求的情況下,選擇置信水平為90%,滿足率為95%的結(jié)果較為合適,最終得到預(yù)測(cè)結(jié)果為:置信上限,24;置信下限21。

參考文獻(xiàn)

[1]林琳,陳湘芝,鐘詩勝.一種新的間斷型備件需求預(yù)測(cè)方法[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,48(01):40-45.

[2]劉順忠.數(shù)理統(tǒng)計(jì)理論、方法、應(yīng)用和軟件計(jì)算[M].華中科技大學(xué)出版社,2005.

[3]胡曉潔.正態(tài)分布及其擴(kuò)展綜述[J].教學(xué)學(xué)習(xí)與研究,2014(03):92-94.

作者單位

西安通信學(xué)院 陜西省西安市 710106

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