灰色理论在装备经济寿命预测中的运用探讨

昝博超

【摘要】灰色系统原理在实际应用的过程中，装备的寿命周期费用是基础，同时，还需要充分的结合系统的实际运行特点。文章对灰色理论在装备经济寿命预测中的运用进行了研究。

【关键词】灰色理论 装备 经济寿命预测 实际应用

前言：在进行装备经济寿命预测的过程中，灰色理论的应用效果十分显著，对于提高费效比很有帮助，同时，也保证了军费应用的合理性。在实践应用的过程中，需要建立起经济寿命预算模型，然后通过相应的案例进行验证，从而确保模型的可靠性和实用性。

1装备的经济寿命分析

在计算装备的经济寿命之前，需要明确其周期费用，简单来说，就是装备在寿命的周期之内，装备的退役处置、维修处理、生产制造、研发等等很多费用的总和，也可以简单的表述为维持费用和购置费用之和。购置费用主要包括调试费、安装费、制造费、研发费等等，这些费用都需要在前期进行一次性的投入；维持费主要包括退役处置费、后勤费、培训费、维修保养费、使用费等等，这些费用都是属于后期的重复性费用。

装备的寿命周期一般都比较长，在不同的时间段，同样额度资金的实际价值却相差甚远，因此，在进行装备经济寿命计算的过程中，需要重点考虑到资金的时间价值问题。一般装备的采购年都被作为其基准年，如果贴现率可以用i进行表示，把残值和保障费用都转换为基准年的实际费用，装备的采购费用现值可以用Cg来表示，装备在实际应用的第j年的维护费用现值就可以用CJ来表示，而装备在实际应用了j年之后的残值就可以用CR来表示，综上所述，装备在正常的应用周期之内的总费用就可以用以下的公式进行表示：

在正常的情况下，人们一般都是比较重视前期的一系列费用。随着科学技术不断发展，装备的技术以及性能也变得更加的复杂，后期的重复性费用明显增加了很多，甚至占据总费用的半数以上，在这样的情况之下，人們才逐渐的开始重视后期购置费用的重要性。

2灰色理论模型预测装备经济寿命

2.1预测装备经济寿命的目的

装备的购置费用在保持不变的情况之下，装备的使用时间越长，每一年的购置费用也就相对越低，随着时间的推移，装备的破损程度越来越高，因此，后期的维护保养费用也就越多。在进行装备经济寿命分析的过程中，需要综合考虑各方面的因素。而有效的装备经济寿命分析，在一定程度上也为装备的退役处理工作提供了必要的参考和依据，同时，也能最大限度的发挥装备的使用价值。在进行装备经济寿命分析和计算的过程中，通常需要很多的资料和数据，一旦相关的数据和资料准备的不充分，就会对最后的分析结果造成影响。灰色理论的实践应用，弥补了传统分析方法中的不足和缺陷，是一种很重要的分析手段。灰色理论在实际应用的过程中，主要就是通过一些有限的费用数据和信息，建立GM模型，对之后每一年的总费用进行计算和分析，最后确定装备的经济寿命。

2.2建立灰色预测GM模型

在应用灰色预测理论进行装备的经济寿命分析时，首先需要建立一个GM模型，通过这个GM模型进行外推预测。

通过这一系列的模型最后得出的预测值，一定要通过检验，保证其精准性。而验证精准度的方式，一般包括后验差检验、关联度检验以及残差检验等等。

2.3灰色预测模型和装备维护费用

在已知购置费的情况下，一般可以结合最近几年实际应用的费用数据，建立GM模型，通过模型预测出后几年的平均费用，为装备经济寿命的分析提供必要条件。装备在实际使用的过程中，期限一般都比较长，因此，资金的时间价值，一定要重点考虑，并按照相应的标准进行贴现处理。

2.4应用效果分析

在进行装备经济寿命分析的过程中，主要有年费用法、极值法等等。灰色预测建模方法在实际应用的过程中，不需要过多的数据，精准度也比较高，同时，还能有效的克服年费用法、极值法在实际应用中的不足和缺陷，具有很好的自适应能力，在一定程度上来说，还能有效的避免数列随机性问题带来的影响。灰色预测理论在实际应用的过程中，也存在着一定的缺陷，在应用离散化模型的过程中，对于参加分析的数列具有一定的要求，要求为一等时间段数列，因此，灰色模型更加适合定期检测的结构。

总结：

应用灰色原理模型进行装备经济寿命分析时，具有原理简单、精准度高、计算量适宜等优势，它在一定的范围之内，把装备的经济寿命看成一种灰色变量，通过模型建立以及数据筛选，最后获得相应的预测值，目前是一种比较先进的预测手段。endprint