【摘 要】
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针对装备体系效能预测问题,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的装备体系效能预测方法。首先给出了基于XGBoost的效能预测流程;然后利用XGBoos
【机 构】
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华南理工大学软件学院,上海机电工程研究所
【基金项目】
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装备预研领域基金(61400010205),上海航天科技创新基金(SAST2018-010)。
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针对装备体系效能预测问题,提出了基于极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)算法的装备体系效能预测方法。首先给出了基于XGBoost的效能预测流程;然后利用XGBoost建立评估指标与效能之间的非线性映射模型,实现对装备体系效能的预测。模型构建过程中采用了格栅搜索确定模型最优参数,避免了人为设定的盲目性。以某防空导弹武器系统效能预测为例,验证了该方法的有效性。
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