|
|||||
|
|
| 基于支持向量回归机的复杂产品费用估算研究 | |
| 作者单位： | ;1.南京理工大学计算机科学与工程学院 |
| 摘 要： | 传统的费用估算算法需要大量的样本数据来保证其估算的准确性,但在实际应用中,由于样本数据的有限性,其准确性无法得到保证,针对这种情况提出使用基于统计学习理论的支持向量回归机(SVR)进行费用估算,并通过具体实例详细阐述基于SVR的费用估算具体步骤,包括数据预处理、基于SVR的训练、估算和后处理过程,通过与神经网络方法相比,实验结果验证了SVR在小样本情况下具有更好的估算精度。最后实现了基于SVR的复杂产品费用估算方法,并集成于复杂产品费用估算系统。 |
| 关 键 词： | 复杂产品 支持向量回归机 小样本 费用估算 |
Research of complex product cost estimation based on support vector regression |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |