【摘 要】
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交易价格是航空公司及飞机金融租赁公司采购民用飞机时关注的重点。目前,预测民机交易价格的模型并不多,较多采用回归分析法,一般局限于对新机价格的估算。针对这一问题,综合
【机 构】
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南京航空航天大学航空宇航学院,中国商用飞机有限责任公司
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交易价格是航空公司及飞机金融租赁公司采购民用飞机时关注的重点。目前,预测民机交易价格的模型并不多,较多采用回归分析法,一般局限于对新机价格的估算。针对这一问题,综合考虑影响价格的多个特征参数,将飞机机长、翼展、机高、最大起飞重量、最大商载、航程、巡航速度、客座数、货运能力、发动机推力、机龄等输入模型,尝试建立一种基于BP神经网络的民机交易价格预测模型。使用行业交易样本数据对神经网络模型进行训练校准,并对模型进行了仿真验证。实例证明,BP神经网络模型具有良好的数据规律发掘能力和预测能力,用其进行民机交易价格
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