针对支持向量机的核函数选择存在盲目性问题, 提出多核优选的装备费用支持向量机预测方法.
在不同核函数条件下, 以提高推广能力拟合精度为目标, 结合变步长多层次搜索算法选择最佳 …

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 …

支持向量机是一种机器学习算法, 在国外已广泛应用于工程实践领域. 首先探讨了支持向量机
回归预测模型的学习和预测机制, 分析其中三个重要参数对算法的影响规律 …

应用最小二乘支持向量机原理建立基于最小二乘支持向量机的装备研制费用预测模型, 利用LS—
SVM 方法对装备研制费进行预测步骤包括样本数据准备, 模型训练学习, 训练结果评估等循环 …

基于最小二乘支持向量机(LS-SVM) 的航材备件需求预测模型, 根据航材备件需求的保障任务,
航材性能, 环境及人事等影响因素建立. 假设系统为单输入单输出, 定义其输入输出时间序列集 …

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 …

针对传统备件预测理论在小样本下预测精度不高的实际问题, 将支持向量机(SVM)
回归理论引入备件需求预测领域, 提出基于支持向量机备件需求预测方法 …

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支持向量机是一种采用结构风险最小化原则代替传统经验风险最小化原则的新型统计学习方法,
具有完备的理论基础. 首先应用支持向量机原理建立了基于支持向量机的多参数装备费用预测 …