基于随机森林理论的军用飞机维修费用预测研究

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为预测军用飞机维修费用,选取军用飞机维修费用预测指标,使用收集的训练样本,建立军用飞机维修费用预测的随机森林模型,并预测军用飞机维修费用;将该模型预测结果与支持向量机回归(SVR)模型和BP神经网络模型的预测结果进行对比。研究表明:采用RF模型所预测的实例的军用飞机维修费用误差为6.9%,低于SVR模型的误差7.6%,BP神经网络的误差8.4%;可见RF模型具有较高的预测精度,能够相对有效地对合同经费进行预测。
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