基于PCA-SVM的航材需求预测方法研究

• 作者: 刘旭 周丽华 朱臣
• 来源期刊: 舰船电子工程
• 学科: 军事
• 关键词: 航材需求量 主成分分析 支持向量机 预测
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 可靠性、保障性技术与效能分析
• 页码范围: 105-109
• 页数: 5页
• 分类号: E239.4
• 字数: 3036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9730.2017.07.026

摘要

航材需求预测是对航材需求量客观规律进行预先估计和推测,即根据现有的统计资料来推测航材未来的需求量.为了提高航材需求预测精度,论文提出一种将主成分分析与支持向量机相结合的航材需求预测模型,首先利用主成分分析法对航材消耗预测的各影响因素进行筛选,然后将筛选结果作为支持向量机的输入量,最后建立航材需求预测模型,计算结果表明主成分分析改进支持向量机模型能够提高航材需求预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱臣	空军勤务学院航材系	19	13	2.0	3.0
2	周丽华	空军勤务学院航材系	10	12	2.0	3.0
3	刘旭	空军勤务学院航材系	7	15	2.0	3.0