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基于随机森林理论的军用飞机维修费用预测研究
1
作者
王杰
王勤
+1 位作者
崔凯
韩戈白
《电子质量》
2020年第12期101-107,共7页
为预测军用飞机维修费用,选取军用飞机维修费用预测指标,使用收集的训练样本,建立军用飞机维修费用预测的随机森林模型,并预测军用飞机维修费用;将该模型预测结果与支持向量机回归(SVR)模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比。研究表...
为预测军用飞机维修费用,选取军用飞机维修费用预测指标,使用收集的训练样本,建立军用飞机维修费用预测的随机森林模型,并预测军用飞机维修费用;将该模型预测结果与支持向量机回归(SVR)模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比。研究表明:采用RF模型所预测的实例的军用飞机维修费用误差为6.9%,低于SVR模型的误差7.6%,BP神经网络的误差8.4%;可见RF模型具有较高的预测精度,能够相对有效地对合同经费进行预测。
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关键词
随机森林模型
军用飞机维修费用
数值分析
预测精度
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职称材料
题名
基于随机森林理论的军用飞机维修费用预测研究
1
作者
王杰
王勤
崔凯
韩戈白
机构
中电莱斯信息系统有限公司
空军装备部
出处
《电子质量》
2020年第12期101-107,共7页
文摘
为预测军用飞机维修费用,选取军用飞机维修费用预测指标,使用收集的训练样本,建立军用飞机维修费用预测的随机森林模型,并预测军用飞机维修费用;将该模型预测结果与支持向量机回归(SVR)模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比。研究表明:采用RF模型所预测的实例的军用飞机维修费用误差为6.9%,低于SVR模型的误差7.6%,BP神经网络的误差8.4%;可见RF模型具有较高的预测精度,能够相对有效地对合同经费进行预测。
关键词
随机森林模型
军用飞机维修费用
数值分析
预测精度
Keywords
random forest model
military plane maintenance costs
numerical analysis
predictive accuracy
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
V37 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于随机森林理论的军用飞机维修费用预测研究
王杰
王勤
崔凯
韩戈白
《电子质量》
2020
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