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孙绳山,徐常凯,何亚群.基于RS-PSO-SVM的航材消耗预测模型[J].南京航空航天大学学报,2021,53(6):881-887
基于RS-PSO-SVM的航材消耗预测模型
Prediction Model of Air Material Consumption Based on RS-PSO-SVM
投稿时间:2020-11-11  修订日期:2021-03-30
DOI:10.16356/j.1005-2615.2021.06.007
中文关键词:  航材消耗预测  不完备信息系统  属性约简  粒子群优化  支持向量机
英文关键词:air material consumption prediction  incomplete information system  attribute reduction  particle swarm optimization (PSO)  support vector machine (SVM)
基金项目:
作者单位邮编
孙绳山 空军勤务学院研究生大队徐州 221000 221000
徐常凯 空军勤务学院航材四站系徐州 221000 221000
何亚群 空军勤务学院航材四站系徐州 221000 221000
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中文摘要:
      针对航材消耗预测影响因素多,结合航材消耗特点,研究粗糙集(Rough set, RS)与支持向量机(Support vector machine, SVM)相互融合的航材消耗预测问题。通过RS不完备信息系统的属性约简剔除航材消耗信息系统中冗余的定量因素,在属性重要性基础上将7个影响因素约简为3个影响因素,保留了该系统的核心知识。引入粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)优化SVM模型,寻优得到的参数组合,建立RS-PSO-SVM航材消耗预测模型。实例分析表明,RS-PSO-SVM模型的预测准确度较好,相比较于PSO-SVM、RS-BP(Back propagation)预测性能更佳。
英文摘要:
      Combined with air material consumption features, this paper proposes a method combining the rough set(RS) and the support vector machine(SVM) for air material consumption prediction. Through attribute reduction of the incomplete information system of RS, redundant quantitative factors in the air material consumption information system are eliminated. On the basis of the importance of attributes, seven factors are reduced to three, and the core knowledge of the system is retained. After the introduction of SVM improved by the particle swarm optimization (PSO) model, this approach obtains the optimized parameter combination and establises the forecast model of air material consumption. The case study demonstrates that the prediction accuracy of the RS-PSO-SVM model is better than those of the PSO-SVM model or the RS- back propagation( BP) model.
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