基于案例推理的舰船计划维修费用预测方法

作者：林名驰; 王成宇^*; 唐政

来源：中国舰船研究, 2021, 16(06): 72-76.

DOI：10.19693/j.issn.1673-3185.02294

• 舰船计划维修费用
• 案例推理
• 粗糙集
• 预测方法

[目的]针对舰船维修费用精准预测的新要求,提出一种基于案例推理的舰船计划维修费用预测方法。[方法]首先,对各型舰船主要特征属性组成的特征向量及其维修费用进行案例表示;然后,采用基于加权欧氏距离的K近邻(KNN)算法进行案例检索,并引入粗糙集理论中属性重要度的概念;其次,将检索案例与目标案例之间的相似度作为调整系数,并结合组合预测思想进行案例修正;最后,将预测得到的最新案例增加至案例库中,不断积累案例库数据。[结果]该方法和线性回归预测法,径向基函数(RBF)神经网络法与某实船维修数据的对比结果表明,其预测平均相对误差分别为8.7%,10.4%,10.2%,验证了基于案例推理的预测方法的准确性和有效性。[结论]研究成果可为舰船维修费用计划的制定与拨付提供参考。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学