基于灰色模型的手机灰色故障率的研究及应用

发布时间：2021-06-28 20:32

　　故障率的预测一般分为针对个体的预测和针对整体的预测,整体故障率预测同时伴随着其内部大量个体的随机性导致预测困难。结合灰色模型和故障率定义,创新性地定义了灰色故障率、灰色故障数量和灰色样本数量及相应的计算公式。利用灰色模型针对随机误差的抵消作用,解决了个体故障随机性对整体故障率预测的影响。另外,利用故障率曲线中常规的澡盆曲线特征,定义澡盆曲线的底部平稳段取值为故障率特征值,并借助新旧手机的故障率特征值比值及旧手机的实际手机故障数据来预测新手机故障数量,取得了三年偏差2%左右的精确预测结果。 

【文章来源】：计算机应用与软件. 2018,35(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

设备故障曲线示意图

障率曲线。2．2手机故障数量分布分析为了验证灰色模型的预测效果，从公司的数据库中选取某品牌销量最大的三个机型的长达3年的历史数据进行相应的数据分析和预测。手机故障数量根据不同机型的时间序列分布，可以画出相应机型的故障散点图，见图2。其中可以看出手机故障数量是在较大范围内宽幅振荡，即随机误差影响较大，同时，也会出现一些明显接近零的故障日期，大部分是周末。图2三种机型的故障数量散点图为了减少随机误差的影响，通过式(3)累加得到灰色模型下的灰色故障数(灰色累加故障数)曲线则要平滑得多，见图3。图3三种机型的灰色累加故障数折线图2．3手机在保量分布分析通过计算相应手机型号的在保量，可形成相应的在保量折线图。如图4所示。图4三种机型的在保量折线图从图4可见，在保量的折线图呈现明显的山峰形状，即开始销售时，在保量开始增加，形成山峰的上坡段，销售完毕部分先期销售的机型退出保修期，开始山峰的下坡段。通过式(4)累加得到灰色模型下的灰色样本数(灰色累加在保量)图形如图5所示。图5三种机型的灰色累加在保量折线图2．4手机故障率分析根据式(5)将上述三种机型的累加故障数量和在保量累加值相除，得到相应机型的灰色模型下的手机灰色故障率，并画出曲线，如图6所示。图6三种机型在灰色模型下的灰色故障率曲线

?数据进行相应的数据分析和预测。手机故障数量根据不同机型的时间序列分布，可以画出相应机型的故障散点图，见图2。其中可以看出手机故障数量是在较大范围内宽幅振荡，即随机误差影响较大，同时，也会出现一些明显接近零的故障日期，大部分是周末。图2三种机型的故障数量散点图为了减少随机误差的影响，通过式(3)累加得到灰色模型下的灰色故障数(灰色累加故障数)曲线则要平滑得多，见图3。图3三种机型的灰色累加故障数折线图2．3手机在保量分布分析通过计算相应手机型号的在保量，可形成相应的在保量折线图。如图4所示。图4三种机型的在保量折线图从图4可见，在保量的折线图呈现明显的山峰形状，即开始销售时，在保量开始增加，形成山峰的上坡段，销售完毕部分先期销售的机型退出保修期，开始山峰的下坡段。通过式(4)累加得到灰色模型下的灰色样本数(灰色累加在保量)图形如图5所示。图5三种机型的灰色累加在保量折线图2．4手机故障率分析根据式(5)将上述三种机型的累加故障数量和在保量累加值相除，得到相应机型的灰色模型下的手机灰色故障率，并画出曲线，如图6所示。图6三种机型在灰色模型下的灰色故障率曲线

【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的GM（1,1）灰色预测模型及其应用[J]. 王璐,沙秀艳,薛颖.  统计与决策. 2016(10)
[2]基于GM（1,1）灰色预测模型的改进与应用[J]. 李梦婉,沙秀艳.  计算机工程与应用. 2016(04)
[3]灰色系统研究进展（2004—2014）[J]. 刘思峰,杨英杰.  南京航空航天大学学报. 2015(01)
[4]基于改进无偏灰色模型的燃气供气量的预测[J]. 杨杰,翁文国.  清华大学学报(自然科学版). 2014(02)
[5]基于灰色GM（1,1）模型的故障预测方法[J]. 马良荔,李刚,陶道强.  计算机应用与软件. 2013(04)
[6]灰色系统综述[J]. 邓聚龙.  世界科学. 1983(07)

博士论文
[1]基于统计视角的灰色系统的几个基本问题研究[D]. 陈勇明.西南财经大学 2008



本文编号：3255003