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公开(公告)号：CN115510745A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211140415.X
申请日：2022-09-20
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种船舶维修费预测方法，包括如下步骤：S1、获取船舶维修费的原始数据，利用K均值法对原始数据进行聚类处理；S2、建立支持向量机模型，利用步骤S1中聚类处理后的数据建立训练集，并结合贝叶斯优化算法，对支持向量机模型进行训练，以优化支持向量机模型中的损失函数值c和核函数gamma值，使优化后的支持向量机模型的预测结果的平均相对误差最小；S3、利用步骤S2中优化后的支持向量机模型实现船舶维修费预测。本发明使用贝叶斯优化确定支持向量机的参数，省去了繁琐的设置，减少了计算消耗；同时，使用K均值聚类将原始数据分类，按类进行训练和预测，显著减少了结果的波动性，该方法具有的实用性、科学性和有效性。
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