發(fā)布時(shí)間：2021-02-08 09:00

　　為預(yù)測(cè)軍用飛機(jī)維修費(fèi)用,選取軍用飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)指標(biāo),使用收集的訓(xùn)練樣本,建立軍用飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)的隨機(jī)森林模型,并預(yù)測(cè)軍用飛機(jī)維修費(fèi)用;將該模型預(yù)測(cè)結(jié)果與支持向量機(jī)回歸（SVR）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。研究表明:采用RF模型所預(yù)測(cè)的實(shí)例的軍用飛機(jī)維修費(fèi)用誤差為6.9%,低于SVR模型的誤差7.6%,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差8.4%;可見RF模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,能夠相對(duì)有效地對(duì)合同經(jīng)費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)。 

【文章來源】：電子質(zhì)量. 2020,(12)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

RF算法示意圖

軍用飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)RF模型預(yù)測(cè)樣本如表2所示。RF模型用表1中的30組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，用表2中10組數(shù)據(jù)對(duì)軍用飛機(jī)維修費(fèi)用進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，使用RF模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際費(fèi)用的吻合度較高。R2常用來對(duì)模型的擬合程度進(jìn)行判斷，對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行R2檢驗(yàn)，結(jié)果為0.9。R2的取值范圍為(0,1),R2的值越大，模型的擬合效果越好，因此，RF模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的擬合效果較高。圖3 軍用飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)結(jié)果

圖2 RF模型誤差曲線對(duì)每個(gè)指標(biāo)在隨機(jī)森林模型中的每棵樹上做的貢獻(xiàn)求平均值，并對(duì)值進(jìn)行比較，可以對(duì)隨機(jī)森林模型中指標(biāo)的重要度進(jìn)行度量，常用的回歸預(yù)測(cè)中的不純度函數(shù)為MSE函數(shù)。在python中使用sklearn中自帶的feature＿importances＿函數(shù)可以直接得到。圖4所示為指標(biāo)重要度，由圖4可知，平均修復(fù)時(shí)間(X3)的重要度最高，而其他指標(biāo)的重要度相近，說明模型所選指標(biāo)合理，同時(shí)，再次出動(dòng)準(zhǔn)備時(shí)間是需要重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)，它的變化對(duì)維修費(fèi)用的變化有較大的影響。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3023678