基于LS-SVM的间断性需求备件预测

• 作者: 冯杨 尹迪 罗兵
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 地球科学
• 关键词: 间断性需求 不常用备件 少量历史数据 需求预测 最小二乘支持向量机
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 可靠性与保障性技术
• 页码范围: 138-141
• 分类号: N945.24
• 字数: 2325字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1627-9730.2010.06.042

摘要

我国近年引进国外装备时间不长,其备件的历史数据较少、需求具有间断性且具有大量零值,给预测工作带来了一定的困难.文章提出应用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines LS-SVM)这一新的机器学习方法来实现间断性需求备件的预测,建立了舰艇间断性需求备件的预测模型,并对某型舰艇备件进行预测和分析,结果表明:LS-SVM在间断性需求备件预测上表现出优秀的学习和预测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗兵	海军工程大学指挥自动化系	14	145	5.0	12.0
2	尹迪	海军工程大学指挥自动化系	25	211	6.0	14.0
3	冯杨	海军工程大学指挥自动化系	3	93	3.0	3.0