题目：教练机全寿命周期费用估算方法研究

现代教练机研制是一项复杂的系统工程，是现代高技术的集中体现。需要投入大量的经费，少则几亿、十几亿，多则几十亿，甚至上百亿，来研制一种新型飞机，并且需要的经费随着新技术的采用、飞机性能的提高以及物价上涨的因素影响而呈现快速上升的趋势。为了减少投资风险，同时提高型号决策的科学性和准确性，在新研飞机项目的前可行性论证阶段，结合经济、速度、性能三坐标论证时，型号能否立项的重要指标之一就是对教练机全寿命周期费用的预测和评估。

因此，本文聚焦教练机全寿命周期费用预测的问题，主要包括以下几个创新点：

（1）分析了教练机费用预测的参数，通过文献查阅、专家咨询、问卷调查获取初始数据，然后采用灰偏好信息群决策的相对熵集结方法进行数据分析，最终构建了教练机费用预测参数体系。

（2）建立了PLSR-CER模型，克服了教练机费用预测样本少的缺点。利用PLSR-CER模型成功对教练机全寿命周期进行了预测。结果显示，本文构建的PLSR-CER模型具有较高的准确度。

（3）构建了基于支持向量机的教练机费用预测模型，确立了SVM在教练机费用预测的的步骤。运用Matlab软件进行了实验分析，选择了RBF函数作为内积核函数，给出了SVM进行教练机费用预测较好的结果。

（4）构建了BP神经网络与遗传算法融合算法的教练机费用预测模型。并很好地完成教练机费用预测工作，给出了训练集结果和预测结果，结果相对较好。

文章对偏最小二乘法预测模型、支持向量机预测和BP神经网络和遗传算法融合算法预测的预测结果进行了比较，比较显示，就本文中的教练机费用预测来说，融合算法预测方法更加适用。本文的研究成果将进一步提高教练机LCC的估算精度，同时对我国新型高级教练机立项和发展有重要的参考意义。