多参数装备费用的支持向量机预测

• 作者: 张喜斌 张恒喜 朱家元 裴静
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 机器学习 神经网络 模糊 费用预测
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 军用系统分析
• 页码范围: 701-703
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 字数: 2655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2003.06.016

摘要

支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,具有完备的理论基础.首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测模型,然后采用模型对整套机载电子设备费用进行了预测.通过与多元线性回归和神经网络的预测结果对比,建立的新型装备费用预测模型具有更好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张恒喜	空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系	132	1824	22.0	35.0
2	张喜斌	空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系	20	151	8.0	12.0
3	朱家元	空军工程大学工程学院飞机与发动机工程系	23	543	13.0	23.0
4	裴静	空军驻武汉滨湖机械厂军代表室	3	60	3.0	3.0