基于IPSO_LS-SVM 的国防科研项目概算价格估算研究
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Research on National Defense Project Development-cost Evaluation Based on IPSO_LS-SVM
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    为解决国内在估算方法选择和模型性能优化上存在的问题,利用改进的粒子群算法优化最小二乘支持向 量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的参数选择方法,对国防科研项目概算价格估算进行研究。依 据最小二乘支持向量机原理,通过优化其参数选择方法,建立了IPSO_LS-SVM 概算价格估算模型,并对其进行模 型训练和结果验证。结果表明:IPSO_LS-SVM 方法估算精度更高,参数寻优速度更快,其估算模型具有有效性和 优越性。

    Abstract:

    To solve the existing problems of forecasting method selection and model performance optimization in China, a method of optimizing the parameters selection for the least squares support vector machine (LS-SVM) with Improved Particle Swarm Optimization(IPSO) is proposed to carry out research on national defense project development-cost evaluation. Based on the principle of least square support vector machine, the estimation model of IPSO_LS-SVM is established by optimizing its parameter selection method, and the model training and result verification are carried out. The results show that the IPSO_LS-SVM method has higher precision and faster parameter optimization, and its estimation model is effective and advantageous.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

林 波.基于IPSO_LS-SVM 的国防科研项目概算价格估算研究[J].,2018,37(05).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2018-02-01
  • 最后修改日期:2018-02-27
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2018-06-06
  • 出版日期:
文章二维码