战斗减员率的多因素分析与预测方法研究

发布时间：2021-10-17 18:05

　　高技术局部战争战斗减员规律的研究，特别是对卫生减员进行预测（卫生勤务学亦称为预计），是战时估算医疗后送任务，合理使用卫勤力量，组织药材保障的重要依据，是卫勤学术研究的核心课题和重点内容之一。 卫生减员预测是卫勤组织指挥的中心环节，是制订卫勤保障计划的重要依据，通常在作战准备阶段进行。 目前我军在减员预测研究上存在的主要问题有：1．在方法学上没有突破，仍以定性分析为主；2．进行战斗减员预测研究，缺乏系统的原始资料；3．已进行的工作缺乏系统性。为适应高技术局部战争卫勤保障工作的需要，进行此项研究更显得十分必要。 本文主要进行以下两方面的研究。 （一）战斗减员影响因素分析 拟合统计学模型，对影响减员的因素进行量化分析，主要结果如下： 1．战斗减员率与作战天数呈正相关。与我方参战人数呈负相关。与对方参战人数呈正相关。与对方炮火数量呈正相关。 2．态势因子，依对战斗减员影响正相关按从高到低排序，进攻战斗五种样式为：对坚固阵地防御之敌进攻、对野战阵地防御之敌进攻、对仓促防御之敌进攻、对迟滞之敌进攻、追击。防御战斗五种样式为：野战阵地防御、坚固阵地防御、迟滞... 

【文章来源】：中国人民解放军空军军医大学陕西省 211工程院校

【文章页数】：104 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
英文摘要
前言
一、文献回顾
    (一) 减员理论的研究
    (二) 统计回归分析方法
    (三) 神经网络的研究与应用
二、材料来源与特征
三、线性统计模型及数量化方法
    (一) 多元回归模型的初步建立
    (二) 定性指标的数量化
    (三) 交互作用分析
四、主要影响因素的筛选准则与删选方法
    (一) 逐步回归
    (二) Cp值准则
五、模型诊断方法与诊断结果
六、模型参数的主成份估计
七、模型参数的稳健主成份估计
八、武器指数化的预测模型
九、减员率分层后的判别模型
十、神经网络预测模型
    (一) 神经网络应用于战斗减员率预测的可能性
    (二) 人工神经网络的学习功能
    (三) 神经网络的结构
    (四) BP算法模型的实现
    (五) 战斗减员率预测的BP模型的计算机实现
十一、结果与讨论
    (一) 战斗减员影响因素分析
    (二) 战斗减员预测建模方法及预测效果
    (三) 本研究的研究前景及有待解决的问题
十二、小结
致谢
参考文献
附录


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的指数体系及其计算方法[J]. 张廷良,陈立新.  军事系统工程. 1995(04)
[2]部队武器装备作战能力评估的指标体系[J]. 刘毅勇,江敬灼.  军事系统工程. 1994(04)
[3]神经网络模型在科学决策中的应用[J]. 沙基昌,曾安军.  系统工程. 1993(06)
[4]高级医学统计软件包——SPLM研究初报[J]. 徐勇勇,郭祖超.  第四军医大学学报. 1988(05)



本文编号：3442191