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基于支持向量机的飞机备件需求预测
引用本文:任博,张恒喜,苏畅.基于支持向量机的飞机备件需求预测[J].火力与指挥控制,2005,30(3):78-80.
作者姓名:任博  张恒喜  苏畅
作者单位:空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学工程学院,陕西,西安,710038
基金项目:空军重点型号工程资助项目(HX02105)
摘    要:支持向量机是一种机器学习算法,在国外已广泛应用于工程实践领域。首先探讨了支持向量机回归预测模型的学习和预测机制,分析其中三个重要参数对算法的影响规律,得出一套定性的参数选择方法,然后将支持向量机引入到装备综合保障分析之中,构建了飞机备件智能预测模型,并对某型军用飞机备件需求进行了预测和分析,结果表明:基于支持向量机的备件需求预测是有效的、可行的。

关 键 词:支持向量机  机器学习  预测  备件
文章编号:1002-0640(2005)03-0078-03
修稿时间:2004年1月30日

Requirement Prediction of Aircraft Spare Parts based on Support Vector Machines
REN Bo,ZHANG Heng-xi,Su Chang.Requirement Prediction of Aircraft Spare Parts based on Support Vector Machines[J].Fire Control & Command Control,2005,30(3):78-80.
Authors:REN Bo  ZHANG Heng-xi  Su Chang
Abstract:Support Vector Machines(SVMs)is an algorithm of machine learning,which was widely used in many fields abroad.Firstly,the algorithms of learning and prediction were discussed in the paper.Secondly,the influence of three important parameters in SVMs was analyzed and a qualitative method was proposed on how to choose the parameters.Then SVMs was used in equipments logistic support analysis,and an aircraft spares prediction model was proposed,by which,we estimated spares provision of an aircraft.Lastly,the simulation results proved the effectiveness of SVMs.
Keywords:support vector machines  machine learning  prediction  spares  
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