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基于LS-SVM的间断性需求备件预测
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： 冯杨 尹迪 罗兵 Feng Yang Yin Di Luo Bin 作者单位： 海军工程大学指挥自动化系,武汉,430033 刊 名： 舰船电子工程 英文刊名： SHIP ELECTRONIC ENGINEERING 年，卷(期)： 2010 30(6) 分类号： N945.24 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【基于LS-SVM的间断性需求备件预测】相关文章：
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