一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法技术

本发明专利技术涉及装备试验与鉴定技术领域，公开的一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法，采用双向回归分析方法对装备体系作战效能观测数据进行趋势转折点分析，找出趋势转折点位置；其步骤包括：计算出假设各影响因素水平值为转折点的回归方程，备体系作战效能及因素数据装备体系作战效能及因素数据，作战效能趋势转折与影响因素的响应关系作战效能趋势转折与影响因素的响应关系。本发明专利技术解决了现有技术效能转折点的判别问题，提高了装备体系作战效能趋势转折点的判别，使用效果好，并且能够为装备体系、作战运用等提供重要的依据。具有装备体系在作战效能上升趋势内在机理的推广及应用。

【技术实现步骤摘要】
一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法
本专利技术涉及装备试验与鉴定
，尤其涉及一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法。
技术介绍
随着装备体系的复杂化、智能化、网络化等发展趋势，以及未来战场环境的复杂多变，装备体系作战效能的发挥受到越来越多内外部因素的影响，装备体系作战效能及其影响因素分析已成为目前军事评估领域的研究热点和难点。目前作战效能及其影响因素分析从整体上主要包括定性分析和定量分析两种方法，其中定性分析一般用来进行相关因素对作战效能的影响机制分析，定量分析方法一般包括解析法、数据分析法和模拟仿真法三种。转折点事件预测与分析是统计学中的一个难点问题，也是一个较新的课题，所谓转折点事件是指事件在发展过程中，事件发生的概率或趋势突然改变，这个突然改变概率或趋势的事件就是转折点事件。转折点事件分析就是预测或判别该事件是否存在发展趋势的改变并且估计其发生的时间段或位置。目前文献都实现了各种因素对特征性能的影响趋势分析，为装备体系的论证、研制、作战使用等提供了有价值的依据，但是都没有涉及引起特征性能发展趋势转折时的影响因素分析问题，而这一点对于装备体系作战运用的指挥员决策具有极为重要的参考价值。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术提供一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法。为实现上述专利技术目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法,采用双向回归分析方法对装备体系作战观测数据进行趋势转折点分析，找出趋势转折点位置；其步骤如下；1)假设特征序列在第C点发生了趋势转折，则特征序列xi(i＝1,2,…,n)可用双向回归模型表示为以第C点为界的、前后两段趋势不同的直线式中a1+b1i+ei和a2+b2i+e′分别表示第C点以前和第C点以后特征数据的拟合直线，反映了该特征数据序列的线性趋势；n为特征数据总数目；a1和a2分别表示前段、后段拟合直线的截距；b1和b2分别表示前段、后段拟合直线的斜率；ei和ei′分别表示前段、后段拟合直线的拟合误差；为了确定特征序列的趋势转折点，需求C的最大似然估计值；其最大似然函数为xi＝a1+b1i+b(i-C)INDc(i)+ei(2)式中对固定的C而言，式(2)为标准二元线性回归模型，其因子为i和(i-C)INDc(i)；用最小二乘法求出回归系数a1、b1、b2和b；对装备体系作战效能观测数据序列计算出假设各影响因素水平值为转折点的回归方程，并且求出方程的残差平方和Si(i＝1,2,…,n)，然后根据该模型的最小残差平方和确定出最大的转折点。对这一转折趋势是否显著加以检验，其统计量U为式中S0为所有特征数据的直线回归方程的残差平方和，即式(1)或式(2)中C＝n时方程的残差平方和；S为式(2)对应转折点的残差平方和，在显著性水平0.05下接受转折点，否则认为该点两端转折不明显。式(4)遵从分子自由度为3、分母自由度为n-4的F分布。一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法,所述装备体系观测数据，包括：装备体系作战因素数据，在装备体系的作战运用过程中，作战效能评估机构和指挥系统必须时刻关注装备体系作战效能的变化，当作战效能变化趋势发生转折时，就必须对装备体系，包括数量、位置、作战目标进行重新配置，以期装备体系作战效能的最大化；装备体系作战效能数据序列的变化趋势转折点分析，结合装备体系互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平数据进行，选取装备体系试验；所述作战趋势转折与影响因素的响应关系，分析装备体系作战趋势转折与互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平等影响因素变化的响应关系，需要对相关的数据进行预处理，将互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平影响因素水平数据，按从小到大数值相同者按原始序号的顺序排列，然后按对应的位置构造相应的作战效能数据序列；按这个方法得到互联互通互操作数据序列为(0.57,0.58,0.64,0.65,0.65,0.67,0.74,0.74,0.75,0.79,0.80,0.81,0.81,0.82,0.83,0.86,0.87,0.88)，对应的作战效能数据序列为(0.77,0.80,.80,0.81,0.81,0.86,0.84,0.91,0.89,0.89,0.91,0.91,0.94,0.90,0.95,0.92,0.93,0.94)；侦察能力数据序列为(0.78,0.80,0.81,0.81,0.82,0.86,0.86,0.87,0.89,0.89,0.90,0.90,0.91,0.91,0.91,0.92,0.93,0.95)，对应的作战效能数据序列为(0.77,0.81,0.80,0.81,0.80,0.86,0.91,0.89,0.84,0.90,0.89,0.92,0.91,0.93,0.94,0.91,0.94,0.95)；指挥控制水平数据序列为(0.67,0.68,0.69,0.74,0.75,0.75,0.76,0.76,0.80,0.81,0.81,0.82,0.82,0.83,0.85,0.85,0.87,0.89)，对应的作战效能数据序列为(0.80,0.81,0.77,0.81,0.80,0.84,0.86,.89,0.89,0.91,0.91,0.91,0.94,0.92,0.90,0.95,0.93,0.94)；上述作战效能转折与互联互通互操作的响应关系，互联互通互操作数据序列及其对应的作战效能数据序列曲线，其中作战效能存在2个不同的趋势阶段，其转折点发生在第6点至第12点；双向回归转折分析是解决单次转折问题的有效识别方法，公式(4)是在显著性水平0.05下，根据对应转折点的残差平方和的最小值来确定转折点；上述有效地识别作战效能的转折点，包括：一是对整体的作战效能数据序列进行双向回归转折分析，此时有检验水平F分布F0.05(3,14)＝3.34，根据双向回归转折分析步骤，取C＝5至C＝13求取相应的统计量U，计算出统计量与数据序号的关系曲线；二是将作战效能数据序列重构为前、后2个序列，分别为第1点至第12点的12个点和第9点至第18点的10个点，利用双向回归转折分析方法对作战效能数据序列前、后阶段的数据序列进行趋势转折分析；本方法中分别有检验水平F分布F0.05(3,8)＝4.07和F0.05(3,6)＝4.76；根据双向回归转折分析步骤，得到作战效能数据序列前、后段的统计量U与数据序号的关系曲线；转折点出现在作战效能数据序列的第7个点，随着互联互通互操作水平的提高，作战效能的提高呈现出“快-慢”的趋势特征，统计量U7＝6.85＞3.34，对该趋势的判别是显著的；对于前、后段的统计量U最大值分别出现在第7点和第13点，由于U7＝2.89＜4.07和U13＝0.84＜4.76，均无明显的趋势转折；经对比，作战效能发展趋势在第7点发生转折是一致的；上述作战效能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法，其特征是：采用双向回归分析方法对装备体系观测数据进行趋势转折点分析，找出趋势转折点位置；其步骤如下；/n1)假设特征序列在第C点发生了趋势转折，则特征序列x

【技术特征摘要】
1.一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法，其特征是：采用双向回归分析方法对装备体系观测数据进行趋势转折点分析，找出趋势转折点位置；其步骤如下；
1)假设特征序列在第C点发生了趋势转折，则特征序列xi(i＝1,2,…,n)可用双向回归模型表示为以第C点为界的、前后两段趋势不同的直线



式中a1+b1i+ei和a2+b2i+e′分别表示第C点以前和第C点以后特征数据的拟合直线，反映了该特征数据序列的线性趋势；n为特征数据总数目；a1和a2分别表示前段、后段拟合直线的截距；b1和b2分别表示前段、后段拟合直线的斜率；ei和e′i分别表示前段、后段拟合直线的拟合误差；
为了确定特征序列的趋势转折点，需求C的最大似然估计值；其最大似然函数为
xi＝a1+b1i+b(i-C)INDc(i)+ei(2)
式中



对固定的C而言，式(2)为标准二元线性回归模型，其因子为i和(i-C)INDc(i)；用最小二乘法求出回归系数a1、b1、b2和b；对装备体系作战效能观测数据序列计算出假设各影响因素水平值为转折点的回归方程，并且求出方程的残差平方和Si(i＝1,2,…,n)，然后根据该模型的最小残差平方和确定出最大的转折点；对这一转折趋势是否显著加以检验，其统计量U为



式中S0为所有特征数据的直线回归方程的残差平方和，即式(1)或式(2)中C＝n时方程的残差平方和；S为式(2)对应转折点的残差平方和，在显著性水平0.05下接受转折点，否则认为该点两端转折不明显；式(4)遵从分子自由度为3、分母自由度为n-4的F分布。


2.根据权利要求1所述的一种装备体系作战发展趋势转折点的判别方法，其特征是：所述装备体系观测数据，包括：
1)装备体系作战效能及因素数据，在装备体系的作战运用过程中，作战效能评估机构和指挥系统必须时刻关注装备体系作战效能的变化，当作战效能变化趋势发生转折时，就必须对装备体系，包括数量、位置、作战目标进行重新配置，以期装备体系作战效能的最大化；装备体系作战效能数据序列的变化趋势转折点分析，结合装备体系互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平数据进行，选取装备体系试验；
2)作战效能趋势转折与影响因素的响应关系，分析装备体系作战效能趋势转折与互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平等影响因素变化的响应关系，需要对相关的数据进行预处理，将互联互通互操作、侦察能力、指挥控制水平影响因素水平数据，按从小到大数值相同者按原始序号的顺序排列，然后按对应的位置构造相应的作战效能数据序列；
按这个方法得到互联互通互操作数据序列为(0.57,0.58,0.64,0.65,0.65,0.67,0.74,0.74,0.75,0.79,0.80,0.81,0.81,0.82,0.83,0.86,0.87,0.88)，
对应的作战效能数据序列为(0.77,0.80,.80,0.81,0.81,0.86,0.84,0.91,0.89,0.89,0.91,0.91,0.94,0.90,0.95,0.92,0.93,0.94)；
侦察能力数据序列为(0.78,0.80,0.81,0.81,0.82,0.86,0.86,0.87,0.89,0.89,0.90,0.90,0.91,0.91,0.91,0.92,0.93,0.95)，
对应的作战效能数据序列为(0.77,0.81,0.80,0.81,0.80,0.86,0.91,0.89,0.84,0.90,0.89,0.92,0.91,0....

【专利技术属性】
技术研发人员：柯宏发，薛勇，段永胜，陈小卫，赵继广，李巧丽，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：北京;11