文献类型：期刊文章

作　　者：杨帆[1] 王铁宁[1] 吴龙涛[2] 于双双[3]

YANG Fan;WANG Tiening;WU Longtao;YU Shuangshuang(Equipment Support and Remanufacturing Department, Army Academy of Armored Forces, Beijing 100072, China;Research Institute of Chemical Defense, Academy of Military Science, Beijing 102205, China;Unit 96631 of the PLA, Beijing 102206, China)

机构地区：[1]陆军装甲兵学院装备保障与再制造系,北京100072 [2]军事科学院防化研究院,北京102205 [3]中国人民解放军96631部队,北京102206

出　　处：《系统工程与电子技术》

基　　金：军队主要科研计划项目资助课题

年　　份：2019

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：2796-2801

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：基于任务的装备器材具有非稳态、小样本等特征,针对其需求难以准确预测的问题,提出非稳态区间划分和支持向量回归(support vector regression, SVR)的预测方法。首先根据非稳态度量函数将需求序列划分为稳态子区间,然后对各子区间采用SVR进行预测,同时针对基于径向基函数(radial basis function, RBF)核函数的SVR对参数的敏感性问题,采用布谷鸟搜索算法(cuckoo search, CS)对SVR参数进行寻优,最后将各区间的预测结果进行加权求和得到最终预测结果。算例对比分析表明,该方法能够一定程度上降低数据非稳态影响,提高任务器材需求预测准确率。

关 键 词：任务器材  非稳态 需求预测  支持向量回归

分 类 号：E917]