灰色预测模型在民航油料保障中的应用

现代社会要求后勤保障工作具有精确性,大量后勤保障物资的使用使得经验预测变得越来越不适应战争,其它预测方法虽然精度高,但是在后勤保障中可以利用的时间短,不可预测因素多的情况下,灰色预测就有其特殊的优势。民航油料消耗量需求预测,具有鲜明的灰色特征,主要表现为:油料保障预测层次复杂,结构关系模糊,动态变化随机。由于这些特性,使得难以对预测做全面的定量分析和动态分析,过去油料消耗量的预测主要是根据油料供应标准、规模编制及工作人员的经验等因素综合进行计算。这种方法费时费力,而且带有一定的主观色彩,预测结果往往误差较大,因此,本文运用 灰色预测模型,能够较好的解决民航油料消耗的预测问题。
　　1.民航油料保障灰色预测建模原理
　　 模型建模机理,对于含有误差影响,呈离散状态的原始数据,灰色模型采取的方法是:先对数据作累加或累减处理,淡化随机性误差影响,再以微分方程进行建模,使所建立的模型具有较高的精度,通过对模型值的还原,求得预测值。该模型具有以下特点:所需要的已知信息较少,一般只要有四个以上的数据就可建立预测模型;不必知道原始数据分布的先前特征,对于无规律的任意光滑、离散的原始序列,通过做有限次的生成,均可转化成有规律的序列;
　　 模型是对生成数列建模,建模的拟合精确度高,模型可较好地保持原有系统的特性,使预测值能够较好地反映实际情况;灰色模型通过对灰数的不同生成方式、数据的不同取舍、不同级别的残差 模型以及模型群,来调整、修正、提高预测精度。
　　1.1 模型的建立