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分类号
杂志ISSN号
基于AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费预测方法
作者姓名:
蒋国萍
杨洋
訾书宇
高坤
作者单位:
海军工程大学管理工程与装备经济系
摘 要:
针对舰船装备维修费影响因素复杂、预测结果不稳定等问题,构建了AdaBoost-PSO-BP的舰船维修费用预测模型。引入机器学习中的方法,针对BP神经网络在较小样本规模的情况下精度不高的问题,采用粒子群算法和早期停止法,确定了最佳参数,消除了过拟合现象,并通过AdaBoost将BP神经网络优化集成,提升了模型的准确度和稳定性。实例验证了该模型的实用性、科学性和有效性。
关 键 词:
粒子群算法
机器学习
AdaBoost
神经网络
维修费预测
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