基于支持向量机航材预测模型

发布时间：2025-06-24 05:50

　　 航材保障中存在着部分航材因为消耗数据样本小变化大难以进行有效航材消耗预测的问题。支持向量机对小样本数据有很好的适应能力。该模型常用于解决小样本非线性回归问题但参数优化影响着预测结果合理性。人工免疫算法具有较好的数据优化能力,采用人工免疫算法对基于支持向量机航材预测模型参数进行优化有效解决参数取值问题。通过实例证明采用人工免疫算法优化支持向量机模型参数能够为航材预测提供合理有效的预测值。

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【部分图文】：

图1人工免疫算法优化基于支持向量机航材预测模型参数流程图

总第311期人工免疫算法有较好的全局搜索能力，选用人工免疫算法进行参数优化在一定程度上能够有效避免。人工免疫算法优化基于支持向量机航材预测模型参数流程如图1，具体步骤为1）确定抗原与抗体，抗体为C（C>0），σ（σ>0）参数，抗原为目标函数。2）初始化参数在参数范围内随机产生N个....

图22006年某型航材预测结果0123456789101112月份20

82005.1035552004.533422004.11110922005.528452005.11232402004.653422004.1213002005.660432005.121789该型航材样本时间跨度较短且数据样本方差较大呈现随机状态，以该数据为学习样本。该首先借....

本文编号：4052580