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基于灰色系統GM(1,1)模型理論,用改進后的預測模型預測海軍艦船特裝修理費用,可充分開發并利用少量數據中的顯信息和隱信息,避免復雜的相關關系,克服了原始數據的離散性,得到高精度的預測結果,以某型艦船特裝修理費用為例,建立了預測模型,并進行了中短期預測,結果表明,其精度優于傳統模型。
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海軍艦船特裝修理費用影響因素多,各因素作用機理不明晰,建模預測難度大。BP神經網絡對于解決這類“黑箱”問題優勢明顯,可通過自我學習訓練建立模型。以某型艦船特裝修理費用為例,充分利用稀缺的歷史數據,運用改進的BP神經網絡建立費用預測模型,并進行了特裝修理費用預測,預測精度優于傳統模型,可應用于管理決策活動中。
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