基于支持向量机的舰船维修费用组合预测研究 |
| |
引用本文: | 陈子山川,魏汝祥,季春阳.基于支持向量机的舰船维修费用组合预测研究[J].中国修船,2008,21(4):45-47. |
| |
作者姓名: | 陈子山川 魏汝祥 季春阳 |
| |
作者单位: | 海军工程大学,湖北,武汉,430033 |
| |
摘 要: | 在费用预测中,利用单一模型往往存在着信息不足的缺陷。为了提高舰船维修费用的预测精度和稳定性,采用支持向量机(SVM)回归算法,把几种单一预测模型结果作为输入,实际值作为输出,然后用足够多的预测案例训练学习机器,在各组合的模型预测结果与实际之间得到一种非线性映射关系,从而建立了非线性组合预测模型。最后,以某型舰船维修费用为例,对指数平滑法、灰色预测和参数法3种方法的预测结果进行仿真,结果表明此法较传统的单一模型预测法具有更高的预测精度。
|
关 键 词: | 支持向量机 舰船维修费用 组合预测 |
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录! |
|