王永杰　任博

【摘 要】本文分析了影響無人作戰(zhàn)飛機維修費用的參數(shù)，維修費用樣本小，數(shù)據(jù)存在多重相關性，提出用偏最小二乘回歸方法來預測無人作戰(zhàn)飛機維修費用。實例表明，與傳統(tǒng)多元線性回歸方法相比，偏最小二乘回歸在無人作戰(zhàn)飛機維修費用預測中精度較高。

【關鍵詞】無人作戰(zhàn)飛機；費用；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

無人作戰(zhàn)飛機區(qū)別于有人作戰(zhàn)飛機的重要特征是“零傷亡”和效費比高，近年來世界范圍內無人作戰(zhàn)飛機迅速發(fā)展。然而，隨著其使用范圍不斷擴展，費用投入急劇增加，已成為無人作戰(zhàn)飛機型號發(fā)展的重要制約因素。由于無人作戰(zhàn)飛機維修費用數(shù)據(jù)匱乏，而偏最小二乘回歸方法在處理樣本容量小，說明性變量多等問題方面具有獨特的優(yōu)勢[1]。

1 偏最小二乘回歸方法建模方法

2 實例分析

在說明性變量的選擇上，無人作戰(zhàn)飛機性能表現(xiàn)出了新特點，無人機自主性是無人機區(qū)別于有人飛機的一個重要特征，甚至是其唯一特征，主控制級別（ACL）可以量化衡量一架具體無人機的自主程度，所以將ACL納入說明性變量。說明性變量包括：最大起飛重量W（千克），巡航速度V（千米/小時），飛行高度H（千米），續(xù)航時間T（小時），載荷N（千克），機長L（米），主控制級別（ACL），維修費用CW（百萬美元），這些參數(shù)體現(xiàn)了無人作戰(zhàn)飛機最主要的性能和費用特征。收集到的具體樣本數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 無人作戰(zhàn)飛機維修費用樣本數(shù)據(jù)

為了對建立的模型進行誤差分析和預測檢驗，選取表中前6個子樣進行建模，以G型機作為檢驗子樣，并分析誤差計算。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型機維修費用預測值為2.34億美元，實際值2.07億美元，誤差為13.04%，精確度較高，說明運用偏最小二乘回歸進行建模分析是可行的。

3 結論

將無人機區(qū)別于有人飛機的一個重要特征參數(shù)主控制級別納入說明性變量，有助于提高無人作戰(zhàn)飛機維修費用預測的精確性。由于無人作戰(zhàn)飛機收集數(shù)據(jù)困難、樣本容量少、自變量多，用傳統(tǒng)的方法計算起來比較困難。由以上算例可以看出，在較少樣本點的情況下利用偏最小二乘回歸建模進行無人作戰(zhàn)飛機維修費用預測是可行有效的。

【參考文獻】

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[責任編輯：王楠]