Development of Costing and Budget Control Strategy for Shipbuilding Based on Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Due to the complexity of the ship product structure and process, long production cycle and other factors, ship enterprises are plagued by the problem of profitability.Strengthening cost prediction and budget control is a very important means for ship enterprises to improve their profit margins.By analyzing the cost structure of shipbuilding, this paper proposes a rolling forecast model of shipbuilding cost based on long and short-term memory neural network (LSTM) as the estimation method of shipbuilding cost.Meanwhile, the traditional earned value method and target cost method are combined to sort out the shipbuilding cost control process and prepare the cost control plan as the control strategy of shipbuilding cost.Then we take the manufacturing data of a shipyard as the experimental object, use this paper's model for data mining, compare the data performance of this paper's model with similar algorithms, and verify the feasibility of this paper's model.Finally, the model of this paper is applied to real cases.In the comparison of the estimation results between this paper's model and the commonly used algorithms, the average error of cost estimation of this paper's model is 4.95%, which is better than the average error of the commonly used algorithms.The superior accuracy of this paper's model in shipbuilding cost estimation is verified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».