基于支持向量机的飞机备件消耗预测研究

• 作 者: 牛余宝 王晓坤 赵艳华
• 机 构: 空军航空大学航空理论系,空军航空大学航空机械工程系
• 出 处: 长春大学学报
• 发表日期: 2012年6期
• 关键词: 备件 支持向量机 消耗预测 spare part support vector machine consuming prediction

针对影响飞机备件消耗的诸多因子难于在模型中体现的问题，采用支持向量机回归模型，应用于备件的消耗预测。该方法将影响备件消耗的主要因子作为支持向量机预测模型的输入因子，对应的备件消耗量作为输出因子，训练模型，然后输入测试样本进行预测。预测结果表明，相比于GM（1，1）模型和神经网络（ANN）模型，该模型具有较高的预测精度和动态适应性，可为相应的备件保障部门提供科学的决策依据。