王永杰　任博

【摘 要】本文分析了影響無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用的參數(shù)，維修費(fèi)用樣本小，數(shù)據(jù)存在多重相關(guān)性，提出用偏最小二乘回歸方法來(lái)預(yù)測(cè)無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用。實(shí)例表明，與傳統(tǒng)多元線(xiàn)性回歸方法相比，偏最小二乘回歸在無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)中精度較高。

【關(guān)鍵詞】無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)；費(fèi)用；偏最小二乘回歸

【Abstract】Parameters of Unmanned Combat Aerial Vehicle（UCAV） maintenance cost prediction is analyzed. Because there is multivariate data with few observations of maintenance cost， a new maintenance cost prediction method based on Partial Least-Square Regression（PLSR） is proposed. The results calculated show that compared with ordinary multiple linear regression， the PLSR method is higher accuracy in UCAV maintenance cost prediction.

【Key words】Unmanned combat aerial vehicle； Cost； Partial least-square regression

無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)區(qū)別于有人作戰(zhàn)飛機(jī)的重要特征是“零傷亡”和效費(fèi)比高，近年來(lái)世界范圍內(nèi)無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)迅速發(fā)展。然而，隨著其使用范圍不斷擴(kuò)展，費(fèi)用投入急劇增加，已成為無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)型號(hào)發(fā)展的重要制約因素。由于無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用數(shù)據(jù)匱乏，而偏最小二乘回歸方法在處理樣本容量小，說(shuō)明性變量多等問(wèn)題方面具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)[1]。

1 偏最小二乘回歸方法建模方法

2 實(shí)例分析

在說(shuō)明性變量的選擇上，無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)性能表現(xiàn)出了新特點(diǎn)，無(wú)人機(jī)自主性是無(wú)人機(jī)區(qū)別于有人飛機(jī)的一個(gè)重要特征，甚至是其唯一特征，主控制級(jí)別（ACL）可以量化衡量一架具體無(wú)人機(jī)的自主程度，所以將ACL納入說(shuō)明性變量。說(shuō)明性變量包括：最大起飛重量W（千克），巡航速度V（千米/小時(shí)），飛行高度H（千米），續(xù)航時(shí)間T（小時(shí)），載荷N（千克），機(jī)長(zhǎng)L（米），主控制級(jí)別（ACL），維修費(fèi)用CW（百萬(wàn)美元），這些參數(shù)體現(xiàn)了無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)最主要的性能和費(fèi)用特征。收集到的具體樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用樣本數(shù)據(jù)

為了對(duì)建立的模型進(jìn)行誤差分析和預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，選取表中前6個(gè)子樣進(jìn)行建模，以G型機(jī)作為檢驗(yàn)子樣，并分析誤差計(jì)算。用偏最小二乘回歸方法建立的模型函數(shù)為CW=0.2615W0.0998V0.0083H0.1315T0.1418N0.0309L0.1934（ACL）0.1473。

G型機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)值為2.34億美元，實(shí)際值2.07億美元，誤差為13.04%，精確度較高，說(shuō)明運(yùn)用偏最小二乘回歸進(jìn)行建模分析是可行的。

3 結(jié)論

將無(wú)人機(jī)區(qū)別于有人飛機(jī)的一個(gè)重要特征參數(shù)主控制級(jí)別納入說(shuō)明性變量，有助于提高無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)的精確性。由于無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)收集數(shù)據(jù)困難、樣本容量少、自變量多，用傳統(tǒng)的方法計(jì)算起來(lái)比較困難。由以上算例可以看出，在較少樣本點(diǎn)的情況下利用偏最小二乘回歸建模進(jìn)行無(wú)人作戰(zhàn)飛機(jī)維修費(fèi)用預(yù)測(cè)是可行有效的。

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