【摘 要】
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采用的偏最小二乘法目的是解决数据量较小的问题,特别针对小样本数据缺失和多重共线性的问题。作者提出适用标准PLS算法,以鲁棒的协方差矩阵,用于涡扇发动机成本预测中的应用
【机 构】
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西北工业大学无人机特种技术国防科技重点实验室,
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采用的偏最小二乘法目的是解决数据量较小的问题,特别针对小样本数据缺失和多重共线性的问题。作者提出适用标准PLS算法,以鲁棒的协方差矩阵,用于涡扇发动机成本预测中的应用。结果表明,误差较小,能够满足实际涡扇发动机成本费用的估算。
The purpose of partial least square method is to solve the problem of small amount of data, especially for small sample data missing and multicollinearity. The authors propose the application of the standard PLS algorithm to a robust covariance matrix for the turbofan engine cost forecasting. The results show that the error is small, which can meet the actual cost estimation of turbofan engine.
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