偏最小二乘回归提升军用飞机价格预测精度

本文主要探讨了偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）在军用飞机价格预测中的应用。随着军用飞机性能要求的不断提升，其采购价格受到众多复杂的费用驱动因子影响，这使得传统的价格预测模型难以满足现代军事需求。军用飞机的价格预测面临样本数据稀少和费用因素众多的挑战，而PLSR作为一种有效的统计分析方法，特别适合处理这类小样本且变量多的情况。 PLSR方法首先通过提取数据的主要成分，即第一主成分和第二主成分，来识别并剔除采购价格样本中的异常值或噪声，以提高模型的稳健性和准确性。接着，它通过变量投影重要度分析，对费用驱动因子进行排序和筛选，确保模型只包含对价格影响显著的因素，避免冗余信息干扰预测结果。 然后，PLSR采用回归分析对选定的费用驱动因子进行建模，形成军用飞机价格预测模型。这种模型不仅能提供更精确的预测结果，而且能够更好地揭示采购价格与飞机性能参数之间的复杂关系。与传统的预测模型，如线性回归模型，以及逐步多元回归模型相比，PLSR具有更高的预测精度和更强的解释能力。 结论部分通过实际案例展示了PLSR在军用飞机价格预测中的优越性能。研究结果表明，使用PLSR进行预测，不仅可以提高预测精度，还可以为决策者提供更加科学和精准的成本估算依据，对于优化军用飞机采购策略和资源分配具有重要的实践意义。 该研究不仅为军用飞机价格预测提供了一种新的有效工具，也为处理类似领域的小样本多元数据分析提供了有价值的参考。通过对偏最小二乘回归方法的深入理解和应用，可以提升军事航空领域的成本管理效率，推动相关行业的技术进步和发展。