兵工自动化
兵工自動化
병공자동화
ORDNANCE INDUSTRY AUTOMATION
2011年
9期
24-27
,共4页
高鹍%孙德翔%邢国平%黄勇
高鹍%孫德翔%邢國平%黃勇
고곤%손덕상%형국평%황용
遗传算法%支持向量机%维修费用
遺傳算法%支持嚮量機%維脩費用
유전산법%지지향량궤%유수비용
针对传统航空装备维修费用预测方法难以计算得到满意结果的问题,建立遗传算法优化支持向量机的航空装备维修费用预测模型.将遗传算法与支持向量机相结合,利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化,通过实例对GA-SVM模型的应用进行分析对比.结果表明:在航空装备维修费用预测中,该模型比SVR、BP神经网络、偏最小二乘回归以及传统普通多元线性回归方法,具有曼高预测精度和泛化能力.
針對傳統航空裝備維脩費用預測方法難以計算得到滿意結果的問題,建立遺傳算法優化支持嚮量機的航空裝備維脩費用預測模型.將遺傳算法與支持嚮量機相結閤,利用遺傳算法對支持嚮量機的參數進行優化,通過實例對GA-SVM模型的應用進行分析對比.結果錶明:在航空裝備維脩費用預測中,該模型比SVR、BP神經網絡、偏最小二乘迴歸以及傳統普通多元線性迴歸方法,具有曼高預測精度和汎化能力.
침대전통항공장비유수비용예측방법난이계산득도만의결과적문제,건립유전산법우화지지향량궤적항공장비유수비용예측모형.장유전산법여지지향량궤상결합,이용유전산법대지지향량궤적삼수진행우화,통과실례대GA-SVM모형적응용진행분석대비.결과표명:재항공장비유수비용예측중,해모형비SVR、BP신경망락、편최소이승회귀이급전통보통다원선성회귀방법,구유만고예측정도화범화능력.
