基于递阶偏最小二乘回归的飞机采购价格预测

分析了飞机采购价格预测建模样本数据少、价格驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hierarchical Partial Least-Squares Regression,Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用Hi-PLS对飞机采购价格进行预测。以战斗机采购价格预测为例进行了研究,首先对战斗机采购价格驱动因子进行分组,然后应用Hi-PLS对分组后的价格驱动因子进行回归,建立采购价格预测模型。实例表明,在飞机采购价格预测方面,采用递阶偏最小二乘回归预测更能体现价格与飞机性能参数之间的关系。     

军用飞机采购价格预测研究

分析了我国军用飞机价格预测中存在的困难,从我国国情出发,提出了我国军用飞机价格预测的两种方法:根据制造成本和期间费用预测价格方法与相似飞机预测价格方法.相似飞机预测法是指采用偏最小二乘回归、神经网络或灰色理论等方法,根据相似飞机的性能与价格数据建立价格预测模型,实例表明,相似飞机价格预测法具有较高的精度.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

基于偏最小二乘的红外探测设备指标评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测跟踪设备主要性能指标难以评估的问题,提出了一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行指标参数评估的方法.通过对偏最小二乘回归方法的分析,结合红外探测跟踪设备的战术指标和工作特点,建立了红外探测跟踪设备偏最小二乘回归单指标评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性.     

基于粗糙集与最小二乘支持向量机的飞机综合智能论证

结合粗糙集的属性约简理论与最小二乘回归支持向量机的回归思想,提出了一种基于粗糙集与最小二乘回归支持向量机的飞机设计综合智能论证模型。首先根据历史数据建立属性决策表,然后应用粗糙集理论对飞机综合论证指标参数属性进行约简来获得影响飞机设计综合论证的核心指标,最后再利用支持向量机回归模型建立与飞机综合论证核心因素之间的非线性映射模型来对飞机的作战效能进行预测。仿真实例验证了该方法可以降低模型的复杂度,加快SVM的训练速度并具有良好的预测效果。     

基于LSSVM和信息熵的航材备件组合预测方法

为了实现航空装备的精确化保障,需要对航材备件数量进行预测,现有方法难以在小样本的条件下,准确地预测航材备件数量,为此提出了一种基于最小二乘支持向量机和信息熵的组合预测方法.首先,将基于最小二乘支持向量机的一元预测方法和多元预测方法相互结合,提出了一种组合预测模型;然后,使用信息熵理论对组合预测模型的权重系数进行优化;最后,给出了所提预测方法的计算步骤.实验结果表明,所提方法在预测航材备件数量时,具有较高的准确性.     

导弹武器系统研制费用估算方法

针对导弹武器系统研制费用相关数据样本量少,变量之间存在严重共线性等问题,提出了一种基于偏最小二乘法的研制费用估算模型。引入库克距离对原始数据进行识别,并剔除异常数据,采用灰色关联度分析法选取相关度高的自变量,提高模型准确性和稳定性。利用偏最小二乘法进行数据拟合,估算出导弹武器系统的研制费用。应用算例的计算结果表明,该方法建立的研制费用估算模型拟合度良好,计算误差在8%以内。     

一种解决纯方位跟踪问题的新的最小二乘模型

对纯方位问题进行了描述,对解纯方位跟踪问题的传统最小二乘滤波方法进行了研究,并给出了具体的计算模型.通过拓展传统方法中待估计变量的维数和公式推导,提出了解决纯方位跟踪问题的一种新的最小二乘模型,并将其与传统的基于最小二乘原理的模型进行了分析与仿真比较.仿真结果表明,传统方法受初始方位误差的影响较大,新模型不受初始方位的影响,可作为传统计算方法的一种补充.     

红外探测系统作用距离试验与评估方法

针对长期以来靶场鉴定试验中红外探测系统作用距离难以准确评估的问题,提出一种利用非典型环境条件下的小样本试验数据进行试验设计和指标参数评估方法。通过对红外探测系统作用距离试验要素的分析,提出并设计均匀设计表进行试验,事后利用试验数据建立作用距离偏最小二乘回归评估模型,并通过实例分析表明了方法的有效性和正确性。     

预测偏差的LS-SVM预测控制

提出了一种基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制模型.首先介绍了最小二乘支持向量机预测模型,研究了基于预测偏差的控制算法,并给出了基于预测偏差的最小二乘支持向量机预测控制结构.通过利用最小二乘支持向量机辨识被控系统模型,同时预测系统的未来输出,然后用预测偏差控制算法进行滚动优化和反馈校正.仿真实例中,针对同一系统与基于预测偏差的RBF网络预测控制进行对比分析,表明该模型对系统的预测结果有更好的控制作用,并具有一定的抗干扰能力,有效地提高了预测精度.     

GM(1,1)和SVR的雷达电子部件状态趋势预测模型

为提高雷达电子部件状态趋势预测的精度,根据测试数据特点,提出了基于GM(1,1)与支持向量机回归(SVR)的组合预测模型。采用粒子群优化算法分别对GM(1,1)和SVR模型进行了改进,提高了单一模型的预测精度。在此基础上,结合GM(1,1)模型对趋向性数据的预测优势和SVR模型对数据波动的强适应性,达到了取长补短、相得益彰的效果。实验结果表明该组合模型不但具有更高的预测精度,而且对不同预测对象有更强的适应能力。     

BP神经网络的飞机机体研制费用估算

提出一种应用人工神经网络预测飞机机体研制费用的方法.该方法利用偏最小二乘法对飞机性能参数进行了主成分提取,用这些主成分作为BP网络的输入变量,建立了一种基于BP神经网络的飞机研制费用的估算模型,应用该模型对典型的飞机机体研制费用进行了预测.预测结果表明,该方法是有效的、可行的.     

基于模糊逻辑的舰船维修经费预测

针对多输入、单输出的复杂非线性系统，基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ　模糊规则给出了一种系统预测模型，分别用模糊Ｃ－均值聚类算法和线性回归方法导出模型参数．利用该模型对舰船维修经费进行了预测，并进行了精度分析．     

ANFIS网络在舰船维修费用预测中的应用

利用自适应模糊推理系统(ANFIS)的模糊推理能力和学习功能相结合的优点,运用于舰船维修费用预测中.分析了影响维修费用的因素,采用变量投影重要性分析方法(VIP)对影响因素进行评估和筛选,使用ANFIS网络建立模型.通过实际算例进行分析,用历史数据训练ANFIS网络,预测舰船维修费用,在数据样本量小的情况下,较一般神经网络精度有明显提高.     

基于主成分分析法的目标威胁评估

为提高防空作战指挥员对空中来袭目标实施火力分配的量化决策水平,本文提出了基于主成分分析法的目标威胁评估模型及方法。主成分分析法在将原始变量转变为主成分过程中,同时形成了反映主成分的权数以计算综合评价值,这样在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。通过引入实例,对来袭空中目标进行多指标综合评价,根据综合评估值对各批目标威胁进行排序,所得结果合理且符合客观实际,切实为防空作战指挥员科学合理地实施火力分配提供了数据支持和科学依据。     

基于改进主成分分析法的装备战备水平评估研究

为了科学、合理地评估装备战备水平,构建了装备战备水平评估指标体系,并提出了基于改进的主成分分析法的装备战备水平评估模型及算法。改进的算法不仅消除了指标量纲和数量级的影响,还能包含原始数据的全部信息,在原始变量转变为主成分过程中,反映了主成分权数的计算综合评价值,在指标权重选择上克服了主观因素的影响,客观反映了各指标因素间的现实关系。并通过引入实例,证明该方法实现了更加快捷、直观地对部队装备战备水平进行评估,有利于正确地引导部队装备战备建设的方向。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。