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为了将备件需求过程表示为马尔可夫到达过程（Markovian arrival process，MAP）形式，设计了备件需求到达流的MAP拟合算法。首先，采用EM算法将备件需求到达间隔时间拟合成Hyper-Erlang分布形式，然后利用MAP性质和Bayes公式推导出生成元矩阵的计算公式；随后设计了一个完整的数据拟合流程，并通过实例对算法的效果和效率与已有研究进行了对比。结果表明，该算法在确保拟合效果的同时，能够有效提升拟合效率。