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2024年4月25日现代信息科技Apr.2024
第8卷第8期ModernInformationTechnologyVol.8No.8
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.08.031
基于PSO-SVM的航材消耗预测模型研究
许浩，田才艳，毛瑞柯，辜兴磊，常川
（，）
中国民用航空飞行学院四川德阳618307
摘要：航材消耗预测是航材库存精准管理的前提，提高航材消耗量预测精度能显著降低库存管理成本。为解决
航材消耗预测中因航材消耗影响因素较多、样本数据量少而造成的预测效果差、精度低等问题，提出一种将粒子群算
法及支持向量机相结合的航材消耗预测模型，首先使用粒子群算法寻优支持向量机参数组合，然后结合原始数据优化
支持向量机参数组合得到PSO-SVM航材消耗预测模型，结果表明，PSO-SVM模型的预测效果较好，泛化能力较强。
关键词：航材消耗；粒子群优化；支持向量机；消耗预测
中图分类号：TP18；V267文献标识码：A文章编号：2096-4706（2024）08-0142-04
AerialMaterialConsumptionPredictionModelBasedonPSO-SVM
XUHao,TIANCaiyan,MAORuike,GUXinglei,CHANGChuan
(CivilAviationFlightUniversityofChina,Deyang618307,China)
Abstract:Aerialmaterialconsumptionpredictionisaprerequisiteforprecisemanagementofaerialmaterialinventory,
andimprovingtheaccuracyofaerialmaterialconsumptionpredictioncansignificantlyreduceinventorymanagementcost.To
solvetheproblemsofpoorpredictionperformanceandlowaccuracycausedbymultipleinfluencingfactorsandsmallsample
datainaerialmaterialconsumptionprediction,anaerialmaterialconsumptionpredictionmodelthatcombinesParticleSwarm
OptimizationandSupportVectorMachineisproposed.Firstly,theParticleSwarmOptimizationisusedtooptimizeSupport
VectorMachineparametercombination,andthen,combinedwiththeoriginaldata,itoptimizesSupportVectorMachine
parametercombinationtoobtainthePSO-SVMaerialmaterialconsumptionpredictionmodel.TheresultsindicatethatthePSO-
SVMmodelhasgoodpredictiveperformanceandstronggeneralizationability.
Keywords:aerialmaterialconsumption;P
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