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基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究
被引量：
5
1
作者
杨哲
陈柏松
+1 位作者
罗艳春
孟冲
《兵工自动化》
2009年第8期38-39,44,共3页
分析影响载机架次的主要因素,利用支持向量机(SVM)理论建立非线性回归模型,通过反复试验和网格搜索算法确定预测模型的核函数及参数,进而对载机架次进行预测。预测结果表明:同BP神经网络预测模型相比,支持向量机预测模型具有良好的泛化...
分析影响载机架次的主要因素,利用支持向量机(SVM)理论建立非线性回归模型,通过反复试验和网格搜索算法确定预测模型的核函数及参数,进而对载机架次进行预测。预测结果表明:同BP神经网络预测模型相比,支持向量机预测模型具有良好的泛化能力及准确的预测结果。
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关键词
空运
支持向量机
架次预测
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职称材料
题名
基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究
被引量：
5
1
作者
杨哲
陈柏松
罗艳春
孟冲
机构
空军航空大学航空机械工程系
装备指挥技术学院研究生管理大队
出处
《兵工自动化》
2009年第8期38-39,44,共3页
文摘
分析影响载机架次的主要因素,利用支持向量机(SVM)理论建立非线性回归模型,通过反复试验和网格搜索算法确定预测模型的核函数及参数,进而对载机架次进行预测。预测结果表明:同BP神经网络预测模型相比,支持向量机预测模型具有良好的泛化能力及准确的预测结果。
关键词
空运
支持向量机
架次预测
Keywords
Air transportation
SVM
Loader forecast
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SVM的航空兵空运转场载机架次预测研究
杨哲
陈柏松
罗艳春
孟冲
《兵工自动化》
2009
5
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