小样本、贫信息下民用飞机费用估算模型及算法

刘凤华; 谢乃明

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小样本、贫信息下民用飞机费用估算模型及算法

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费用估算是民用飞机成本管理的核心内容,直接关系到民用飞机项目的成败。针对民用飞机费用估算问题展开研究,把GM(0,N)模型与BP神经网络算法相结合,应用BP神经网络对建立的GM(O,N)模型估计值进行再次优化,二者的组合模型能有效提高估算精度。模型构建步骤如下:首先构建原始GM(0,N)模型并根据该模型求出样本的费用估算值;以GM(0,N)模型的参数变量、样本估计值为输入,实际值为期望输出建立BP神经网络并在mat lab里训练;利用训练后的组合模型对民用飞机的费用进行估算。以民用飞机费用估算为仿真实例,分别使用多元线性回归、传统的GM(O,N)模型,和该方法建立费用估算模型,对目标机种的费用做出估算,分析估算结果,表明该模型具有更好的拟合与估算效果。

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来源
《系统仿真学报》 |2014年第3期|687-691|共5页
作者
刘凤华; 谢乃明;
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作者单位

南京航空航天大学经济与管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
费用估算; 估算模型; GM(O)模型; BP神经网络; 多元线性回归;

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