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| 稿件标题： | 飞机完好率预测仿真研究 |
| 稿件作者： | 孙璐璐1，滕曰1，黄锐2 |
| 栏目名称： | 后勤保障与装备管理 |
| 关键词： | 数据驱动；时间序列预测；飞机完好率；神经网络；支持向量机 |
| 文章摘要： | 利用飞机完好率时间序列特性，建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测；运用Matlab仿真软件进行试验验证，结果表明：支持向量机模型具有较好的拟合效果，预测精度优于NAR神经网络模型，基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高。两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度。 |
| 引用本文格式： | 孙璐璐，滕曰，黄锐. 飞机完好率预测仿真研究［J］.兵器装备工程学报，2017(8):71-75. SUN Lulu, TENG Yue, HUANG Rui. Simulation of Aircraft Readiness Rate Prediction［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2017(8):71-75. |
| 刊期名称： | 2017年08期 |
| 出版时间： | 2017年8月 |
| 上线时间： | 2017年8月28日 |
| 浏览次数： | 2903 |
| 下载次数： | 793 |
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