基于LS-SVM的新机备件需求预测

孙伟奇; 周斌; 史玉敏; 孙吉良

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基于LS-SVM的新机备件需求预测

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为解决因新机备件历史消耗数据相对较少而给备件预测工作带来的困难,提出应用最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)回归算法来实现新机备件需求的预测.阐述了最小二乘支持向量机的基本原理,建立了新机备件需求的预测模型,选取核函数,采用LS-SVM对训练样本进行学习,对其网格结构参数进行训练,通过十字交叉验证(cross-validation)和网格搜索(grid-search)确定最优参数,利用训练后的LS-SVM对新机备件需求进行预测,并进行算例仿真.结果表明,LS-SVM在新机备件需求预测上表现优秀.

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来源
《兵工自动化》 |2018年第7期|71-7378|共4页
作者
孙伟奇; 周斌; 史玉敏; 孙吉良;
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作者单位

海军航空大学青岛校区,山东青岛 266041;

海军航空大学青岛校区,山东青岛 266041;

海军航空大学青岛校区,山东青岛 266041;

中国人民解放军91206部队,山东青岛 266108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类航空、航天的应用;
关键词
新机; 备件; 历史数据; 需求预测; 最小二乘支持向量机;

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