HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

基于改进PSO-LSSVM的军用工程机械研制费用预测模型

作者:徐波军用工程机械研制费用预测粒子群算法最小二乘支持向量机

摘要:针对传统参数法对装备研制费用进行预测存在的局限性问题,采用改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)对LSSVM模型进行改进,构建军用工程机械研制费用预测模型。运用2种优化策略改进粒子群算法,对种群初始化过程进行控制、克服粒子群算法易于早熟的缺点。用改进后的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数和核参数,以获得更好的预测效果。预测结果表明:该费用预测模型运用于军用工程机械研制费用预测,明显优于传统预测模型,具有很好的预测精度和效率。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

兵工自动化

《兵工自动化》(CN:51-1419/TP)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《兵工自动化》以"传播军民科技、提升发展动力"为办刊理念,是反映我国兵器发展水平、推动我国兵器科技发展,为国防建设和国民经济发展服务的高级学术期刊。

杂志详情