發(fā)布時間：2018-12-07 18:15

【摘要】：針對艦船裝備臨修經(jīng)費(fèi)需求預(yù)測得不到滿意解的問題,運(yùn)用遺傳算法將SVM相應(yīng)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立了基于GA-SVM的艦船裝備臨修經(jīng)費(fèi)預(yù)測模型.通過將GA-SVM模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析,結(jié)果表明:GASVM的預(yù)測效果更優(yōu)異,對艦船裝備臨修經(jīng)費(fèi)需求預(yù)測有更好的參考意義.
[Abstract]:In order to solve the problem that the demand prediction of warship equipment temporary repair expenses can not be satisfactorily solved, the genetic algorithm is used to optimize the corresponding parameters of SVM, and a prediction model of warship equipment temporary repair expenses based on GA-SVM is established. By comparing the prediction results of GA-SVM model and BP neural network model, the results show that the prediction effect of GASVM is more excellent, and it has better reference significance for forecasting the demand of warship equipment temporary repair expenses.
【作者單位】： 海軍工程大學(xué)裝備經(jīng)濟(jì)管理系;
【基金】：國防科研重點(diǎn)研究項(xiàng)目資助
【分類號】：O212.1;TP18

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本文編號：2367620