發(fā)布時間：2018-05-20 22:41

  本文選題：飛機 + 研制費用�。� 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年08期

【摘要】：針對飛機研制費用預(yù)測樣本數(shù)據(jù)較少、影響因素復(fù)雜,單一預(yù)測方法預(yù)測質(zhì)量不高的問題,采用組合預(yù)測方法預(yù)測飛機研制費用。組合了徑向基函數(shù)(radial basis function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、格拉姆-施密特回歸、偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)3種預(yù)測方法,基于樣本數(shù)據(jù)建立了飛機研制費用組合預(yù)測模型,并與單項預(yù)測進行了對比分析。結(jié)果表明,組合預(yù)測具有滿意和穩(wěn)定的預(yù)測精度,并可以降低單項預(yù)測的質(zhì)量風(fēng)險,是飛機研制費用預(yù)測可靠而有效的方法。
[Abstract]:In order to solve the problem that the sample data of aircraft development cost prediction is small, the influence factors are complex, and the prediction quality of single forecasting method is not high, the combined forecasting method is used to predict the aircraft development cost. The radial basis function (RBF) neural network, Gram Schmitt regression, partial least squares regression and PLSR are combined. Based on the sample data, the combined forecasting model of aircraft development cost is established. And compared with the single prediction. The results show that the combined prediction has satisfactory and stable prediction accuracy and can reduce the quality risk of single prediction. It is a reliable and effective method for predicting aircraft development costs.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;
【分類號】：F224;F426.5

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本文編號：1916578