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单一模型难以准确对舰船装备维修费用进行建模与预测,为了提高舰船装备维修费的预测精度,设计了一种组合优化理论的舰船装备维修费预测模型。首先分别采用灰色模型和神经网络对舰船装备维修费进行预测,然后确定2种模型的舰船装备维修费预测权值,加权得到最终的舰船装备维修费预测结果,最后采用VC++6.0实现了舰船装备维修费预测仿真测试,仿真结果表明本文模型获得了较高的舰船装备维修费预测精度,相对于单一模型,本文模型的舰船装备维修费预测结果具有比较显著的优势。 相似文献
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基于主成分分析的舰船装备维修费组合预测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于回归的组合预测模型,由于舰船装备维修费预测时可利用的样本小、可用的单项预测方法多,容易导致预测模型的数量比用于组合预测的样本数量多,出现回归系数无法估计的问题。在建立基于回归的舰船装备维修费组合预测模型前,首先对各单项预测方法预测结果进行主成分分析,建立舰船装备维修费实际值在选取主成分上的回归模型,给出基于主成分分析的组合预测模型;然后针对主成分分析中根据主成分的累积贡献率确定主成分数量具有一定的主观性,建议采用AIC确定主成分的数量;最后,采用实例对给出的方法进行分析和验证。结果表明:在舰船装备维修费组合预测中,该方法不仅解决了预测模型多于用来组合预测的样本数量问题,而且还可以解决单项预测方法之间的共线性问题,且其预测性能明显优于常用的组合预测模型。 相似文献
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舰船装备维修费具有一定的规律性,同时也有一定的随机性,导致很难进行准确估计。为了提高舰船装备维修费精度,减少舰船装备维修估计偏差,设计了基于数据挖掘的舰船装备维修费估计模型。首先分析当前舰船装备维修费估计模型的各种局限性,然后收集舰船装备维修费历史数据,并对舰船装备维修费历史数据进行处理,得到更加有规律的舰船装备维修费数据,然后采用数据挖掘技术建立舰船装备维修费估计模型,并采用实际舰船装备维修费数据进行验证性实验。本文模型的舰船装备维修费估计精度高,舰船装备维修费的估计误差远小于当前其他舰船装备维修费估计模型,结果证明本文方法是一种精度高,误差小的舰船装备维修费估计模型。 相似文献
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舰船批量建造费用的组合预测应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了舰船批量建造费用的组合预测问题.首先依据舰船批量建造费用的变化特点,采用生长曲线法、数据平滑法、灰色分析法对费用进行预测,然后运用支持向量机的回归算法对3种预测方法的预测值进行有机组合,建立了舰船批量建造费用的组合预测模型,最后利用样本数据分析了一个参数变化对预测性能的影响,给出了支持向量机参数选择的依据.仿真结果表明,该模型能明显提高系统预测的精度和稳定性,可用于舰船批量建造费用的预测和估算,具有较大的实用价值. 相似文献
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舰船事故的预测具有十分重要的价值,针对舰船事故变化的混沌性,为了解决当前舰船事故预测模型存在的局限性,提出了基于混沌理论的舰船事故预测模型,首先对当前舰船事故预测的研究现状进行分析,指出引起舰船事故预测精度低的原因,然后引入混沌理论建立舰船事故预测的学习样本,并采用最小二乘支持向量机建立舰船事故预测模型,最后通过采用舰船事故预测数据对模型性能进行分析,本文模型的舰船事故预测精度超过95%,而且舰船事故预测误差很低。 相似文献