CostPrediction/docs/dev/requirements.md

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# 项目需求
## 项目名称
- 装备成本估算系统
## 系统功能
1. 根据装备技术参数进行成本估算
2. 采用神经网络模型,使用现有数据进行训练,然后对新装备进行成本估算
## 技术要求
1. 数据相关性分析:
1方差分析采用按照不同的标签类别将特征划分为不同的总体然后判断总体之间均值是否相同 (或者是否有显著性差异)
2线性相关分析对于特征和标签皆为连续值的回归问题要检测二者的相关性最直接的做法就是求相关系数rxy本质是建立协方差矩阵分析数据和成本之间相关关系的类型和程度筛选出影响特征
3互信息 (mutual information) 用于特征选择,可以从两个角度进行解释:(1)、基于 KL 散度和 (2)、基于信息增益。
2. 数据一致性分析:对特征数据分层分组,计算组内一致性,目标是选择比较合适的一组数据,以此产生一个进行成本估算和分析的虚拟量.大部分的研究中报告的三个数据rwg、ICC(1)、ICC(2)要符合3个条件rwg>0.7、ICC(1)>0.05、ICC(2)>0.5
RWG值打分一致性
ICC1组内一致性
ICC2组间一致性。
3. 回归模型:偏最小二乘回归(partial Least SquaresPLS)
4. 神经网络模型:采用适用的神经网络模型
### 数据准备
建议补充数据的优先级(火箭弹):
1. 第一优先级(射击性能相关):
- rate_of_fire (射速)
- rocket_weight_kg (火箭弹重量)
- max_range_km (最大射程)
2. 第二优先级(火力性能相关):
- firing_angle_horizontal (方向射界)
firing_angle_vertical (高低射界)
- rocket_length_m (火箭弹长度)
3. 第三优先级(机动性能相关):
- min_range_km (最小射程)
- power_hp (功率)