飞机研制费用的组合预测方法
本文选题:飞机 + 研制费用 ; 参考:《系统工程与电子技术》2014年08期
【摘要】:针对飞机研制费用预测样本数据较少、影响因素复杂,单一预测方法预测质量不高的问题,采用组合预测方法预测飞机研制费用。组合了径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、格拉姆-施密特回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)3种预测方法,基于样本数据建立了飞机研制费用组合预测模型,并与单项预测进行了对比分析。结果表明,组合预测具有满意和稳定的预测精度,并可以降低单项预测的质量风险,是飞机研制费用预测可靠而有效的方法。
[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.
【作者单位】: 北京航空航天大学经济管理学院;
【分类号】:F224;F426.5
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,本文编号:1916578
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