基于支持向量机的舰船维修费用组合预测研究

• 作者: 季春阳 陈子山川 魏汝祥
• 来源期刊: 中国修船
• 学科: 交通运输
• 关键词: 支持向量机 舰船维修费用 组合预测
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 维修理论
• 页码范围: 45-47
• 页数: 3页
• 分类号: U673
• 字数: 2445字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8328.2008.04.016

摘要

在费用预测中,利用单一模型往往存在着信息不足的缺陷.为了提高舰船维修费用的预测精度和稳定性,采用支持向量机(SVM)回归算法,把几种单一预测模型结果作为输入,实际值作为输出,然后用足够多的预测案例训练学习机器,在各组合的模型预测结果与实际之间得到一种非线性映射关系,从而建立了非线性组合预测模型.最后,以某型舰船维修费用为例,对指数平滑法、灰色预测和参数法3种方法的预测结果进行仿真,结果表明此法较传统的单一模型预测法具有更高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏汝祥		85	337	9.0	13.0
2	陈子山川		1	7	1.0	1.0
3	季春阳		3	9	2.0	3.0