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题名ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用
被引量：10
- 1
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作者
刘宝平
孙胜祥
徐一帆
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机构
海军工程大学管理工程系
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出处
《海军工程大学学报》
CAS
2004年第4期57-60,共4页
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文摘
利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.
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关键词
变量投影重要性
ANFIS网络
舰船维修费用
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Keywords
variable importance projection
ANFIS network
warship maintenance cost
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分类号
U672.7
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名偏最小二乘回归在舰船维修费用预测中的应用
被引量：17
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作者
钱筱丹
黎放
卞金露
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机构
海军工程大学管理工程系
海军驻上海沪东中华造船集团军事代表室
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2007年第4期98-100,共3页
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文摘
考虑到偏最小二乘回归方法在处理小样本多元数据方面具有独特的优势,分析了影响舰船维修费用的因素,结合变量投影重要性分析方法对影响因素进行筛选,提出用偏最小二乘回归方法建立舰船维修费用预测模型。通过实例进行计算,用历史数据预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,预测结果较多元回归方法精度高。
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关键词
偏最小二乘回归
变量投影重要性分析
舰船维修费用
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Keywords
partial least-squares regression
variable importance in projection
warship maintenance cost
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分类号
O241.5
[理学—计算数学]
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题名基于案例推理的舰船计划维修费用预测方法
被引量：5
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作者
林名驰
王成宇
唐政
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机构
海军工程大学管理工程与装备经济系
中国人民解放军
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2021年第6期72-76,共5页
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基金
国家社会科学基金资助项目(18BGL287)。
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文摘
[目的]针对舰船维修费用精准预测的新要求,提出一种基于案例推理的舰船计划维修费用预测方法。[方法]首先,对各型舰船主要特征属性组成的特征向量及其维修费用进行案例表示;然后,采用基于加权欧氏距离的K近邻(KNN)算法进行案例检索,并引入粗糙集理论中属性重要度的概念;其次,将检索案例与目标案例之间的相似度作为调整系数,并结合组合预测思想进行案例修正;最后,将预测得到的最新案例增加至案例库中,不断积累案例库数据。[结果]该方法和线性回归预测法,径向基函数(RBF)神经网络法与某实船维修数据的对比结果表明,其预测平均相对误差分别为8.7%,10.4%,10.2%,验证了基于案例推理的预测方法的准确性和有效性。[结论]研究成果可为舰船维修费用计划的制定与拨付提供参考。
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关键词
舰船计划维修费用
案例推理
粗糙集
预测方法
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Keywords
ship planned maintenance cost
case-based reasoning
rough set
forecasting method
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分类号
U674.707
[交通运输工程—船舶及航道工程]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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